Автоматическое распознавание лиц - одно из основных направлений исследований в области компьютерного зрения, целью которого является распознавание человеческих лиц без участия человека. Значительные разработки в этой области показали, что во многих приложениях по распознаванию лиц автоматические методы превосходят человеческие. Ключевая проблема распознавания лиц заключается в том, как найти набор признаков для идентификации лица. Было предложено множество алгоритмов извлечения признаков, которые в основном включают три аспекта: геометрические, лицевые и статистические признаки. В этой книге проверяется эффективность традиционных алгоритмов SIFT и SURF при распознавании лиц. Они обеспечивают высокую производительность. Однако эту производительность можно еще улучшить, преобразовав входные данные в другой домен, отличный от реального времени. Поэтому мы применяем дискретное вейвлет-преобразование (DWT) или вейвлет-преобразование Габора (GWT) к входным изображениям лиц, что позволяет получить более плотные и четкие изображения по сравнению с традиционными SIFT или SURF. Моделирование показывает, что предложенные подходы, основанные на DWT или GWT с использованием SIFT или SURF, обеспечивают очень высокую производительность по сравнению с традиционными алгоритмами.
