Neuware -This book presents a novel approach for Face Recognition using �Vector Quantization�. Face Recognition is one of the popular biometric techniques used in today�s era. A face recognition system is a computer application for automatically identifying or verifying a person from a digital image or a video frame from a video source. Vector quantization is simple image compression technique. It is efficient for image coding because it reduces computational complexity. VQ compression is highly asymmetric in processing time: choosing an optimal codebook takes huge amounts of calculations, but decompression is lightning-fast�only one table lookup per vector. This makes VQ an excellent choice for face recognition. In this book four different VQ algorithms namely LBG, KPE, KMCG and KFCG are used to observe the efficiency of face recognition system. Efficiency is calculated in terms of recognition rate and computational complexity. It has been observed that KPE, KMCG and KFCG outperform LBG which is known as benchmark in vector quantization. Proposed techniques are compared with traditional DCT and Walsh transform also. It proves better than transform techniques.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 96 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783659154317

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Bibliografische Details

Titel: Face Recognition using Vector Quantization
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2012
Erscheinungsjahr: 2012
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3659154318
ISBN-13: 9783659154317
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 6 mm
Gewicht: 161 Gramm

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Inhaltsangabe

This book presents a novel approach for Face Recognition using ‘Vector Quantization’. Face Recognition is one of the popular biometric techniques used in today’s era. A face recognition system is a computer application for automatically identifying or verifying a person from a digital image or a video frame from a video source. Vector quantization is simple image compression technique. It is efficient for image coding because it reduces computational complexity. VQ compression is highly asymmetric in processing time: choosing an optimal codebook takes huge amounts of calculations, but decompression is lightning-fast—only one table lookup per vector. This makes VQ an excellent choice for face recognition. In this book four different VQ algorithms namely LBG, KPE, KMCG and KFCG are used to observe the efficiency of face recognition system. Efficiency is calculated in terms of recognition rate and computational complexity. It has been observed that KPE, KMCG and KFCG outperform LBG which is known as benchmark in vector quantization. Proposed techniques are compared with traditional DCT and Walsh transform also. It proves better than transform techniques.

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