СРАВНИТЕЛНО РАЗПОЗАВАНЕ НА ЛИЦА СЪС СЕЛЕКТИРАНИ РЕГИОНИ С PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) И KERNEL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (KPCA) И ФИЛТРИ НА ГАБОР

Abstract

В статията се разпознават лица чрез техниките Principal Component Analysis (PCA) и Kernel Principal Component analysis (KPCA) с използване на филтрите на Габор при не идеални условия. С двата метода паралелно се селектират различни по големина региони на интерес - Regions of Interest (ROI's) от всяко изображение в базата данни и се разпознават лица. Резулатите от паралелното разпознаване се сравняват с тези от разпознаването при идеални условия. Установено е как размерът на участъкът влияе върху процентът на разпознаване.