We present a partially occluded facial image retrieval method based on a similarity measurement for forensic applications. The main novelty of this method compared with other occluded face recognition algorithms is measuring the similarity based on Scale Invariant Feature Transform (SIFT) matching between normal gallery images and occluded probe images. The proposed method consists of four steps: (i) a Self-Quotient Image (SQI) is applied to input images, (ii) Gabor-Local Binary Pattern (Gabor-LBP) histogram features are extracted from the SQI images, (iii) the similarity between two compared images is measured by using the SIFT matching algorithm, and (iv) histogram intersection is performed on the SIFT-based similarity measurement. In experiments, we have successfully evaluated the performance of the proposed method with the commonly used benchmark database, including occluded facial images. The results show that the correct retrieval ratio was 94.07% in sunglasses occlusion and 93.33% in scarf occlusion. As such, the proposed method achieved better performance than other Gabor-LBP histogram-based face recognition algorithms in eyes-hidden occlusion of facial images.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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