Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Depth-Based Face Recognition using Local Quantized Patterns Adapted for Range Data
Año:2014
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
A depth-based face recognition algorithm specially adapted to high range resolution data acquired by the new Microsoft Kinect 2 sensor is presented. A novel descriptor called Depth Local Quantized Pattern descriptor has been designed to make use of the extended range resolution of the new sensor. This descriptor is a substantial modification of the popular Local Binary Pattern algorithm. One of the main contributions is the introduction of a quantification step, increasing its capacity to distinguish different depth patterns. The proposed descriptor has been used to train and test a Support Vector Machine classifier, which has proven to be able to accurately recognize different people faces from a wide range of poses. In addition, a new depth-based face database acquired by the new Kinect 2 sensor have been created and made public to evaluate the proposed face recognition system.
Internacional
Si
Nombre congreso
IEEE Int. Conf. on Image Processing, ICIP 2014
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Paris, France
Revisores
Si
ISBN o ISSN
1522-4880
DOI
10.1109/ICIP.2014.7025058
Fecha inicio congreso
27/10/2014
Fecha fin congreso
30/10/2014
Desde la página
293
Hasta la página
297
Título de las actas
Depth-Based Face Recognition using Local Quantized Patterns Adapted for Range Data
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Tomas Mantecon Del Valle (UPM)
  • Autor: Carlos Roberto del Blanco Adan (UPM)
  • Autor: Fernando Jaureguizar Nuñez (UPM)
  • Autor: Narciso Garcia Santos (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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