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Título: WEIGHTING ESTIMATION FOR TEXTURE BASED FACE RECOGNITION VIA FISHER DISCRIMINANT
Autor: RAUL QUEIROZ FEITOSA
DARIO AUGUSTO BORGES OLIVEIRA
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO
RAPHAEL PITHAN BRITO
JOSÉ LUIZ BUONOMO DE PINHO
ANTONIO CARLOS CENSI
Instituição:  -
Colaborador(es):  -
Nº do Conteudo: 18654
Catalogação:  11/11/2011 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  PAPER
Nota:  © 2011 IEEE; AIP. Reprinted, with permission, from COMPUTING IN SCIENCE & ENGINEERING, VOL. 13, NO. 3, MAY/JUNE 2011. This material is posted here with permission of the IEEE/AIP. Such permission of the IEEE/AIP does not in any way imply IEEE/AIP endorsement of any of Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro’s. Internal or personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution must be obtained from the IEEE by writing to pubs-permissions@ieee.org By choosing to view this document, you agree to all provisions of the copyright laws protecting it. Abstract available from http://ieeexplore.ieee.org/search/srchabstract.jsp?tp=&arnumber=5669242&openedRefi nements%3D*%26filter%3DAND%28NOT%284283010803%29%29%26matchBoolean% 3Dtrue%26searchField%3DSearch+All%26queryText%3D%28Authors%3Afeitosa%29
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18654@2

Resumo:
Texture based automatic face recognition (AFR) methods proposed in the last few years have been successful in large-scale applications where the database consists of a single frontal view per person. In those methods the global similarity between two faces is generally given by a linear combination of the local similarities computed upon each face region. Little attention has been given so far to the estimation of the weights that express the relative contribution of each face region to global similarity score. This paper addresses this issue and proposes a method to estimate the optimum weighting for texture based AFR. The solution is given by the most discriminative axis within a similarity space using Fisher discriminant analysis. The proposed method is evaluated in experiments conducted on the FERET and on the FEI face databases. For texture coding both Local Binary Patterns (LBP) and Local Phase Quantization (LPQ) are considered. The experiments indicate that the proposed method brings a substantial improvement in terms of recognition performance in comparison to other weightings and weighting methods proposed in the literature.

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