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12.08.2016 | Ausgabe 4/2017 Open Access

The Journal of Supercomputing 4/2017

A cloud-based monitoring system via face recognition using Gabor and CS-LBP features

Zeitschrift:
The Journal of Supercomputing > Ausgabe 4/2017
Autoren:
Chen Li, Wei Wei, Jiaxue Li, Wei Song

Abstract

Face detection and recognition is an important topic in security. Currently, ubiquitous monitoring has received a large amount of attention. This paper proposes a cloud-based ubiquitous monitoring system via face recognition. It consists of a monitoring client module for face detection and recognition and a cloud storage module for data visualization. In the monitoring client module, the center-symmetric local Gabor binary pattern feature extraction method is proposed for face recognition, which combines improved multi-scale Gabor and center-symmetric local binary pattern (CS-LBP) features. This method maintains crucial local features, reduces the Gabor filter complexity, and adds rotational invariance and more precise texture information. A large number of experiments on the ORL, Yale-B, and Yale databases show that the proposed method obtains significantly better recognition rates than the LBP, CS-LBP, and Scale Gabor methods. Furthermore, we propose a Web browser-based data visualization that renders the geographic locations of the face detection and recognition results.

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