IR and Visible Face Identification via Sparse Representation

Pierre Buyssens 1 Marinette Revenu 1
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Abstract : We present a face recognition technique based on the sparsity principle. Parsimony is used both to compute the face feature vectors and to process the classification of these vectors. Applied to visible and infrared modalities on the Notre-Dame database, we show that this approach has equal or better performances than those of the state-of-art on this database. This classification allows to use a simple method to merge the scores of these two modalities in order to enhance significantly the identification rates. We show also that this approach is quite robust to corrupted probe images.
Type de document :
Communication dans un congrès
BTAS, Sep 2010, Washington, United States. 6 p., 2010
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Soumis le : mardi 9 avril 2013 - 12:10:14
Dernière modification le : mardi 5 juin 2018 - 10:14:42
Document(s) archivé(s) le : jeudi 11 juillet 2013 - 15:05:15

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Pierre Buyssens, Marinette Revenu. IR and Visible Face Identification via Sparse Representation. BTAS, Sep 2010, Washington, United States. 6 p., 2010. 〈hal-00805773〉

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