Neuware -This book focuses primarily on the development of orthoface for recognition. Orthoface method transforms faces from image space to face space. It achieves a dimension reduction similar to that of eigenface. All of the classification methods applicable to eigenface method can be applied to the orthoface method without any further modification. It maximises the inter-class scattering, and minimizes the intra-class scattering, which has been the weakness of the conventional eigenface method. The project matrix of the training face from the orthoface method forms an upper-triangular matrix. Each training face has a different number of coefficients allowing better discrimination and classification. The classification technique improves recognition speed significantly. This book also focuses on pose-invariant face recognition. This part concentrates on the use of a 3D head model and texture mapping technique to derive new pose views from one or two existing views, which is realised through the use of a deformable 3D head model. Deformation is done via parameters extracted from various feature measurements. The facial texture is mapped onto the 3D surface using cylinder texture mapping.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 212 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783639761580

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Bibliografische Details

Titel: Dynamic Computer Vision
Verlag: Scholars' Press Feb 2015
Erscheinungsjahr: 2015
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3639761588
ISBN-13: 9783639761580
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 13 mm
Gewicht: 334 Gramm

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Inhaltsangabe

This book focuses primarily on the development of orthoface for recognition. Orthoface method transforms faces from image space to face space. It achieves a dimension reduction similar to that of eigenface. All of the classification methods applicable to eigenface method can be applied to the orthoface method without any further modification. It maximises the inter-class scattering, and minimizes the intra-class scattering, which has been the weakness of the conventional eigenface method. The project matrix of the training face from the orthoface method forms an upper-triangular matrix. Each training face has a different number of coefficients allowing better discrimination and classification. The classification technique improves recognition speed significantly. This book also focuses on pose-invariant face recognition. This part concentrates on the use of a 3D head model and texture mapping technique to derive new pose views from one or two existing views, which is realised through the use of a deformable 3D head model. Deformation is done via parameters extracted from various feature measurements. The facial texture is mapped onto the 3D surface using cylinder texture mapping.

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