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03.04.2020 | Original Article | Ausgabe 10/2020

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 10/2020

Exploring of alternative representations of facial images for face recognition

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 10/2020
Autoren:
Yongbin Qin, Lilei Sun, Yong Xu
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Description and classification of face images is a significant task of computer vision, machine learning and pattern recognition communities. In the past, researchers have made tremendous efforts in this task. Previous researchers always seek high-resolution face images for better image classification. However, with this paper, we present and demonstrate a new opinion that in some cases the use of alternative representations of facial images are very useful for face recognition and properly reducing the image resolution might be beneficial to better classification of face images. This may be attributed to the deformable property of faces and the fact that the proposed alternative representations can in some extent reduce the within-class difference of facial images. Also, the presented idea appear to be useful for helping people to improve face recognition techniques in real worlds.

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