Использование информации о динамике изменений человеческого лица
11
Таблица 2
Результаты распознавания
Метод
Результат, %
40
×
30 пикс. 130
×
150 пикс. 320
×
240 пикс.
Основанный на статике изоб-
ражений
89,1
93,3
94,0
Основанный на динамике из-
менений изображений
94,7
98,1
98,2
Определение пола.
В данном эксперименте в качестве использу-
емых видеофрагментов для обучения и тестирования берутся изоб-
ражения из свободно распространяемых баз данных CRIM [18],
VidTIMIT [19].
В процессе предобработки в каждом входном видеофрагменте
осуществляется выделение особых точек — глаз и по их положению
вычисляется область лица. Так как в данном и последующем экспе-
риментах входные данные берутся из разных баз и не унифицирова-
ны, необходимым является масштабирование полученных ви-
деофрагментов.
Результаты классификации приведены в табл. 3.
Таблица 3
Результаты гендерной классификации
Метод
Результат, %
40
×
30 пикс. 130
×
150 пикс. 320
×
240 пикс.
Основанный на статике изоб-
ражений
90,6
93,4
92,1
Основанный на динамике из-
менений изображений
80,1
89,2
94,7
Из полученных результатов следует, что использование динамиче-
ской информации при данном подходе не позволяет улучшить произ-
водительность метода при обработке изображений низкого разреше-
ния. При увеличении размера кадра точность метода, основанного на
применении VLBP, превосходит показатели статического метода.
Определение возраста.
Как и в предыдущем примере, в настоя-
щем эксперименте используются свободно распространяемые базы
видеофрагментов CRIM [18], VidTIMIT [19].
Процесс предобработки схож с описанным ранее и заключается
в установлении особых точек, по которым определяется область ли-
ца, и масштабировании видеофрагментов до унифицированных раз-
меров.
