T E L K O M N I K A  T elec o m m un ica t io n,  Co m pu t ing ,   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.   1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   3 0 4 1 ~ 30 49   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   ac cr ed ited   First Gr ad e  b y   Kem en r is tek d i k ti,  Dec r ee   No : 2 1 /E/KPT /2 0 1 8   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 /TE L KOM NI K A. v 1 8 i 6 . 1 7 3 0 0     3041       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   To wa rds bett e r p erforma nce:  phas e cong ruency  bas ed f a ce  recog nition       M utha na   H .   H a m d ,  Ra ba b  A.   Ra s o o l   Co m p u ter E n g in e e rin g   De p a rtme n t,   Al - M u sta n siri y a h   U n iv e rsit y ,   I ra q       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   1 6 ,   2 0 2 0   R ev is ed   J u n   6 ,   2 0 2 0   Acc ep ted   J u l 2 0 ,   2 0 2 0       P h a se   c o n g ru e n c y   is   a n   e d g e   d e tec to r  a n d   m e a su re m e n t  o f   t h e   sig n ifi c a n t   fe a tu re   in   th e   ima g e .   It   is  a   ro b u st  m e th o d   a g a i n st  c o n tras t  a n d   il l u m in a ti o n   v a riatio n .   I n   th is   p a p e r,   two   n o v e l  tec h n i q u e s   a re   in tr o d u c e d   f o r   d e v e lo p in g   a   lo w - c o st  h u m a n   id e n ti fica ti o n   sy ste m   b a se d   o n   fa c e   re c o g n it io n .   F irstl y ,   th e   v a lu a b le  p h a se   c o n g ru e n c y   fe a tu re s,  th e   g ra d ien t - e d g e s  a n d   th e ir  a ss o c iate d   a n g les   a re   u ti li z e d   se p a ra tely   f o r  c las sify in g   1 3 0   su b jec ts  tak e n   fro m   th re e   fa c e   d a tab a se s  with   th e   m o ti v a ti o n   o f  e li m in a ti n g   t h e   fe a tu re   e x trac ti o n   p h a se .   By   d o i n g   th is,   th e   c o m p lex i ty   c a n   b e   sig n ifi c a n t ly   re d u c e d .   S e c o n d l y ,   t h e   train i n g   p ro c e ss   is  m o d ifi e d   wh e n   a   n e w  tec h n iq u e ,   c a ll e d   a v e ra g in g - v e c to rs  is  d e v e lo p e d   to   a c c e lera te t h e   train in g   p r o c e ss   a n d   m in imiz e s th e   m a tch in g   t ime   to   th e   l o we st  v a lu e .   Ho we v e r,   f o r   m o re   c o m p a riso n   a n d   a c c u ra te  e v a lu a ti o n ,   th re e   c o m p e ti ti v e   c las sifiers :  E u c li d e a n   d istan c e   (ED),   c o si n e   d ista n c e   (CD),  a n d   M a n h a tt a n   d istan c e   (M D)  a re   c o n sid e re d   in   th is   wo r k .   T h e   sy ste m   p e rfo rm a n c e   is  v e ry   c o m p e ti ti v e   a n d   a c c e p tab le,  wh e re   th e   e x p e rime n tal  re su lt s sh o w  p ro m isi n g   re c o g n i ti o n   ra tes   with   a   re a so n a b le m a tch in g   ti m e .   K ey w o r d s :   Face   r ec o g n itio n   Featu r e  d etec tio n   Gr ad ien t   Or ien tatio n   Ph ase  co n g r u e n cy   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r  th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mu th an a  H.   Ham d ,   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   E n g i n ee r in g ,   Un iv er s ity   o f   Al  Mu s tan s ir iy a h ,   B ag h d ad ,   I r aq .   E m ail:  d r . m u th a n a@ u o m u s tan s ir iy ah . ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O N   Ph ase  co n g r u en c y   ( PC )   is   an   ac cu r ate  ap p r o ac h   f o r   f ea tu r es   d etec tio n   wh ich   u n lik e  tr a d itio n al  ed g e   d etec to r s ,   th at   s ea r ch   f o r   p o i n ts   o f   m ax im u m   g r ad ien ts ,   t h e  p h ase  co n g r u e n cy   s ea r ch es  f o r   th e  o r d er ed   s p ec tr u m s   in   a  f r eq u en c y   d o m ain .   I t  p r o v i d es  a  co n tr ast   an d   a n   illu m in atio n   in v ar ia n t  m eth o d   o f   ed g e  d etec tio n .   T h ese  s ig n if ican t  PC   f ea tu r es:  th e  lo ca l - o r ien tatio n s   an d   th ei r   ass o ciate d   p h ases   h av e  in s p ir ed   a  n ew  v is io n   f o r   d esig n in g   a  lo w - c o s t  b io m etr i c  s y s tem   lik e  f ac e  r ec o g n itio n   b ased   o n   t h o s e  PC   f ea tu r es   o n ly ,   wh ich   m ea n s   th er e  is   n o   m o r e  d em an d   f o r   e m p lo y in g   f ea tu r e  ex tr ac tio n   p h ase  in   th e  d esig n   p lan .   I n   th e  m ea n tim e,   f ea tu r e   ex tr ac tio n   is   a  d im en s io n   r ed u ctio n   p r o ce s s   b y   wh ich   an   o r ig in al  d ataset  is   r ed u ce d   to   b e  m o r e  co n v e n ien t   g r o u p s .   Als o ,   it   is   a  v ital  o p e r atio n   in   th e   m ac h i n e  lear n in g   p r o ce s s   f o r   b u ild in g   f ea tu r e s   th at:  f ac ilit ate  th e  s p ee d   o f   lear n in g ,   s av in g   tim e,   an d   p h ase  g en er aliza tio n .   I t  is   u s u ally   th e  s tep   th at  th e  cl ass if icatio n   p r o ce s s   co m es  af ter .   Her eb y ,   ca n ce llin g   th is   s tep   r esu lted   in   a  lar g e - s ize  f ea tu r e   v ec to r   ca u s in g   u n wan ted   d ela y   tim e   in   th e  tr ain in g   a n d   m atch in g   p r o ce s s .   So ,   th is   wo r k ,   in t r o d u c es  a  n ew  tech n iq u e  f o r   m an i p u latin g   th is   u r g en t   s tatu s ,   it  d ep en d s   o n   th e  d eter m in in g   th e  m ea n   f ea tu r e  v ec to r   f o r   tr ain i n g   d atasets ,   s o   th e  m atch in g   o r   class if icatio n   p r o ce s s   will  b e   im p lem en ted   in   o n e - to - o n e  r elatio n   in s tead   o f   o n e - to - m a n y .   T h is   p ap er   is   o r g an ized   as  f o ll o ws,  a  liter atu r e  r ev iew  f o r   t h e  m o s t  r elate d   wo r k s   ar e  p r esen ted   in   s e ctio n   2 ,   wh ile,   th e   th eo r etica l p ar t o f   th e  p h ase  co n g r u en cy   ap p r o ac h   an d   its   ty p es is   illu s tr ated   in   s ec tio n   3 .   T h e  m eth o d o lo g y   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l ,  Vo l.  1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   2 0 2 0 :    304 1   -   30 49   3042   th is   wo r k   is   ex p lain e d   in   s ec tio n   4 .   Sectio n   5   d em o n s tr ates  th e  ex p er im en tal   s y s tem   r esu lts ,   an d   f in ally ,     s ec tio n   6   s u m m ar ize s   th e  m o s t im p o r tan t a s p ec ts   an d   is s u es in   th is   wo r k .       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W    In   [ 1 ,   2 ]   u s ed   wav elets  an d   u n i v er s al  th r esh o ld   v alu e  o v e r   a  wid e  class   o f   im ag es.  T h e  ca lcu latio n   f o r   th e  one - d im en s io n al  ( 1 - D )   s ig n al  was  ex ten d ed   to   2 - D  im ag e s ,   also   it  is   ar g u ed   th at  h ig h - p a s s   f ilter   ca n   b e  u s ed   to   o b tain   im ag e  in f o r m atio n   at   d if f er en t scale s .   I n   2 0 0 7 ,   [ 3 ,   4 ]   p r o p o s ed   a  f ac e  r ec o g n itio n   t ec h n iq u e  aim ed   at   im p r o v in g   th e  r ec o g n itio n   ac cu r ac ies  o f   th e  f ac es  th at  ar e  af f ec ted   d u e  to   v ar y i n g   illu m in atio n s ,   p ar tial  o cc lu s io n s   an d   v ar y in g   ex p r ess io n s .   H.   R ag b   a n d   V.   K.   Asar i  [ 5 ] ,   p r e s en ted   a   d escr ip to r   b ased   o n   th e   p h ase   co n g r u en cy   co n ce p t,  ca lled   h i s to g r am   o f   o r ie n ted   p h ase  ( H OP)   u s ed   to   d e p ict  an d   r ep r esen t  th e  h u m an   o b jects  m o r e  ef f icien tly   th an   th e  g r a d ien t - b ased   ap p r o ac h   esp ec ially   th o s e  im ag es  ex p o s ed   to   th e  illu m in atio n   a n d   co n tr ast  v ar iatio n s .   N.   D.   R ao   p r esen ted   a   n o v el  f ac e  r ec o g n itio n   tech n iq u e.   T h e   m o d u lar   k er n el  E ig e n   s p ac es   ap p r o ac h   im p lem en ted   o n   th e   p h ase  co n g r u en cy   im a g es  to   lo ca lize  n o n lin ea r   f ea t u r e  s elec tio n   p r o ce d u r e  f o r   o v er co m i n g   th e  b o ttlen ec k s   o f   illu m in atio n   v ar iatio n s ,   p ar ti al  o cc lu s io n s ,   ex p r ess io n   v ar i atio n s   as  in   [ 6 ] .   S.  Alav i  in   [ 7 ]   d ev elo p ed   a  two - d im en s io n al  m u lti - s ca le  p h ase   co n g r u en c y   ( 2 D - MSPC )   s o f twar e  f o r   d etec tin g   an d   e v alu atio n   o f   im ag e  f ea tu r es.  Ma n y   p ar am eter s   ar e  ap p r o p r iately   tu n ed   f o r   o p tim al  im ag e  f ea tu r es   d etec tio n ,   th ese   p ar am ete r s   ar e  o p tim ized   f o r   m a x im u m   an d   m in im u m   m o m en ts .   T h e  d esig n   in   [ 8 ]   p r o p o s ed   a   m o d if ied   alg o r ith m   o f   p h ase  c o n g r u en cy   to   lo ca te  im a g e  f ea t u r es  u s in g   th e  Hilb e r t  tr an s f o r m .   T h e   l o ca l   en er g y   is   o b tain ed   b y   co n v o lu tin g   o r i g in al  im ag e  with   two   o p er ato r s   o f   r em o v in g   d ir ec t  c u r r e n t  ( DC )   co m p o n en t  o v e r   th e  cu r r e n t  win d o w  a n d   th e   2 - D  Hilb er t  tr an s f o r m   r esp ec ti v ely .   T h e   lo ca l  en er g y   is   d iv i d ed   with   th e  s u m   o f   Fo u r ier   am p litu d e  o f   th e  cu r r en t  win d o w  to   r etr iev e  th e  v a lu e  o f   PC   [9 - 1 1 ] .   A  n o v el  d e cisi o n - lev el  f u s io n   m eth o d   is   d e v elo p ed   b y   [ 1 2 ]   o n   s ev er al  AR   s ets  to   im p r o v e  f ac e  r ec o g n itio n .   PC   f ea tu r e  m ap s   ar e  u tili ze d   in s tead   o f   in ten s ities   to   m ak e  th e  r ec o g n itio n   p r o ce s s   in v ar ian t  to   co n tr ast  an d   illu m i n atio n   in   an   im ag e.     A  co m b in atio n   o f   Gab o r   wav elets  ( GW )   an d   P C   was   d ev elo p ed   b y   [ 1 3 ]   f o r   f ac e  r ec o g n itio n   s y s tem ,   f ir s t,    th e  PC   was  ap p lied   to   th e  OR L   f ac e  im a g e,   th e n   th e   s p atial  f r eq u e n cy   in f o r m ati o n   was  o b tain ed   u s in g   th e  s et  o f   Gab o r - f ilter s .   T h e   in itial r es u lts   with o u t  u s in g   o f   p r in cip al   co m p o n en t a n aly s is   ( PC A )   m e th o d   s h o wed   9 8 %  r ec o g n itio n   r ate.   Up o n   u s in g   t h e  PC A,   th e  r ec o g n itio n   r ate  w as  s till   r e tain ed   b y   9 8 %.  Als o ,   th e  r ec o g n itio n   r ate  was  r ed u ce d   to   9 6 %  u s in g   GW   an d   PC A  m eth o d s   o n ly .   C o m b in atio n s   o f   PC A,   m o d u lar   PC A  ( MP C A) ,   m o d u lar   s u b s p ac e   PC A   ( MPPC A) ,   an d   n ei g h b o u r h o o d   m o d u le  PC A  ( NM PC A)   wer e  ap p lied   o n   th e  s ig n if ica n t  PC   f ea tu r es  o f   A R   d atab a s e.   T h e  PC   ap p r o ac h   co u ld   im p r o v e  th e  r ec o g n itio n   ac cu r ac y   b y   1 0 %  f o r   s o m e   co m b in atio n   lik e  NM PC A  [ 1 4 ] .   A  d is tin ct  wav elen g th   PC   ( DW P C )   an d   lo g - Gab o r   f ilter s   wer e  p r o p o s ed   f o r   m atch in g   a  v is ib le  an d   in f r ar e d   im ag e ,   th e   PC   th eo r y   was  u tili ze d   to   d eter m in e  P C   im ag es  with   af f lu en t  an d   in tr in s ic  im ag e  f ea tu r es f o r   n o is y   o r   co m p le x   in ten s ity - ch a n g e   im ag es   [ 1 5 ] .       3.   P H ASE   CO NG RU E NCY  M E ASUR M E N T S   So m e  p r o b lem s   o f   i n co m p lete  ed g es  an d   co n to u r s   b ec a u s e  o f   th e  ch an g es  in   th e  l o ca l  illu m i n atio n   an d   h en ce   an   in ad eq u ate  s e lectiv e  th r esh o ld   is   h a n d led   b y   [ 2 ]   wh en   a   h ig h - lev el  tech n iq u e  is   co n s id er ed   to   ac co m m o d ate   u s ef u l  d ata  an d   r ejec t  r e d u n d an t  in f o r m ati o n .   T h r ee   ty p e s   o f   PC   b ased   f r e q u en c y   d o m ain   o p er atio n s   th at  c o n s id er ed   a   p h ase  in   th eir   o p er atin g   a r e  p r e s en ted   as f o llo ws [ 16 - 18 ]:     3 . 1 .     F o urier  c o m po nents   b a s ed    m ea s ure   I n   th is   ty p e,   a  o n e - d im e n s io n   p h ase  co n g r u e n cy   at  s o m e  lo ca tio n   p o in t   x   is   d ef i n ed   as  c o n g r u en cy   f u n ctio n .   Featu r es  ar e  d etec te d   b y   f o u n d in g   th e  Fo u r ier   co m p o n e n ts   th at  h av e   a  m ax im u m   p h ase  as  ex p lain e d   in   ( 1 )   [   1 ,   2 ] .       ( 1 )     wh er e :  an d   ar e  t h e  lo ca l   an d   m ea n   p h ase  a n g les o f   th e   f r eq u e n cy   co m p o n en t   at  x   T h e   aim   i s   to   m ax im ize  ( 1 )   b y   m ax im izin g   th e  weig h ted   m ea n   a m p litu d e  f o r   lo ca l  p h ase  an g le  f o r   all  co n s id er ed   Fo u r ier   p o in ts   o f .  Her eb y ,   p h ase  co n g r u en c y   is   a  r ath er   d if f icu lt  q u an tity   to   b e  c o m p u te d ,   as  fin d in g ,   w h er e  p h ase  co n g r u en cy   is   a  m a x im u m ,   is   ap p r o x im ately   eq u i v alen t  fin d in g   wh er e  t h e  weig h te d   v ar ian ce   o f   lo ca l   p h ase  an g les r elativ e  to   th e  weig h ted   av er a g e  lo ca l  p h ase  is   a  m in im u m   [ 1 9 - 21] .       3 . 2 .     O ne - dim ens io n wa v elet - ba s ed  m ea s ure   T h e  p h ase  co n g r u e n cy   in   ( 1 )   i s   s en s itiv e  to   th e   n o is e  a n d   it   is   n o t  well  lo ca lize d   b ec a u s e  th e  m ea s u r e   ch an g es  with   th e  d if f er en ce   i n   p h ase ,   n o t  in   th e  s m all  r esp o n s es  o r   m ag n itu d e   i ts elf ,   s o   f o r   θ  ≈   ze r o ,          = ∅         ∈     0 , 2π               co s ( ∅ ( )   −     ∅   ( )     | |             ∅ ( )   ∅   ( )     ∅   ( )         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         To w a r d s   b etter p erfo r ma n ce :   p h a s e  co n g r u en cy   b a s ed   fa ce   r ec o g n itio n   ( Mu th a n a   H.   Ha m d )   3043   th e ex p lain s   h o w  p h ase  d if f e r e n ce   a f f ec ts   th e  weig h te d   m a g n itu d es .   So ,   an   alter n ativ e   ap p r o ac h   is   n ee d ed   to   f in d   m ax im u m   lo ca l  en er g y   as  p h ase  co n g r u e n cy   is   d ir ec tly   p r o p o r tio n al  to   it.  [ 1 9 ]   im p r o v e d   th e  p h ase  co n g r u e n cy   p er f o r m an ce   wh e n   1 - D  W av elet  is   ap p lied   to   d ef in e  a  m ea s u r e  f o r   PC   with     th e  p r esen ce   o f   n o is e.   T h e  co m p o n e n ts ,   F ( x)   an d   H( x)   a r e  o b tain ed   b y   co n v o lv in g   th e   q u ad r atu r e   f ilter s   with   th e  s ig n al.   I n   o r d e r   to   d eter m i n e   th e  p h ase   in f o r m atio n   an d   lo ca l  f r eq u en c y   i n   th e  s ig n al,   lo g ar ith m ic  Gab o r   f u n ctio n s   ar e  u s ed   t o   o b tain   a   n o n - ze r o   DC   co m p o n en t  in   t h e  f ilter ed   s ig n al.   If  I ( x)   is   a  s ig n al  an d     an d     d en o te  th e  ev e n   s y m m etr ic  an d   o d d   s y m m etr ic   co m p o n e n ts   o f   th e  lo g   Gab o r   f u n ctio n   a t  a  s ca le  n ,    th e  am p litu d e  a n d   p h ase  in   th e   tr an s f o r m e d   d o m ain   ca n   b e  o b tain ed   as :       ( 2 )       ( 3 )     wh er e    an d     ar e  th e  ev en   an d   o d d   r esp o n s es  o f   q u ad r atu r e  p air   o f   f ilter s .   T h e  r esp o n s e  v ec to r   is   illu s tr ated   in   ( 4 ) .       ( 4 )     So ,  F ( x)   an d   H( x)   ca n   b e  o b tai n ed   f r o m   ( 5 )   an d   ( 6 ) .       ( 5 )         ( 6 )     A ll Fo u r ier   a m p litu d es  t h ey   ar e  co m p u ted   at   p o in t   x ,   a r e  v er y   s m all ,   th e n   a   s m all  p o s itiv e  co n s tan t ,   ɛ   ( b etwe en   0   an d   1 )   is   ad d e d   t o   th e   d e n o m in ato r   t o   o v er c o m e  t h e  d iv is io n   b y   ze r o   p r o b lem .   T h e   f in a l  p h ase  c o n g r u en c y   f o r m u la   is   g iv e n   b y   ( 8 ) .       ( 7 )         ( 8 )     3 . 3 .     T wo - dim ens io ns   lo g - g a bo r - ba s ed  m ea s ure   Fre q u en cy   d o m ain ,   wav elets,  an d   co n v o lu tio n   ar e  t h r ee   r e p etitiv ely   ter m s   with in   p h ase  c o n g r u en cy   s u b ject  wh er e  a  n ew   n o tatio n   ca lled   f r eq u e n cy   d o m ain   Gab o r   wav elet  u s in g   d if f er e n t  f u n ctio n s   was  p r esen ted .   T h e  ex ten s io n   o f   f r eq u e n cy   d o m ain   c o n s id er atio n s   to   t h e   2 D  im ag e  was  d ev el o p ed   b y   [ 18 ,  20 ,   2 2 ]   b y   co n v o l v in g   s et  o f   f r e q u en c y - d o m ain   co n s tr u cted   f ilter s   with   an   im ag e.   So   th e   co n s tr u ctio n   o f   Fo u r ier   d o m ain   f ilter   lik e  lo g - Gab o r   f u n ctio n   is   v er y   s u itab le  as  it  h as  co m p lem en tar y   s p r ea d in g   f u n ctio n s   an d   s in g u lar ity   at  DC   f r eq u en cy .   Star tin g   f r o m   t h e  lo w - p ass   Gau s s ian   f ilter   h a s   a  tr an s f er   f u n c ti o n   d e f in ed   in   ( 9 ) .       ( 9 )     wh er e,   ar e  th e  o r ie n tatio n   an d   an g le  o f   th e  lo ca l o r ien tatio n   r esp ec ti v ely       :   co n tr o ls   th e  s p r ea d in g   ar o u n d   th e  o r ien tatio n   th e  L ap lace   o f   Gau s s ian   ( lo g )   an d   Gab o r   b an d - p ass   f ilter   ( g )   h a v e  s p r ea d i n g   f u n ctio n     with   m   d if f er en t scale s   an d   k   d if f er en t o r ie n tatio n s   as d ef in ed   in   ( 1 0 ) .       ( 1 0 )   co s ( )   ≈   1 -   2 2               =       2 +     2   = − 1                 ( )   ( )   [     ,     = [     ∗ ,     ∗ ]       =   ( )       =   ( )   W h er e       =   ( ) 2 + ( ) 2       = ( )       +     0 ,     = 1   2 − ( 0 −   ) 2 2 2   0   ,    :    0     ,         ,     =           0                                                                                                               = 0 −   l o g             2 2   l o g       2 1   2                                                                               ≠ 0     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l ,  Vo l.  1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   2 0 2 0 :    304 1   -   30 49   3044   wh er e,   ar e  th e  s ca le  an d   th e  c en ter   f r eq u e n cy   at  th is   s ca le  r esp ec tiv ely ,   co n tr o ls   b an d wid t h   at  th is   s ca le,   .   T h e   f u n ctio n s   c o m b in atio n   will  r e s u lt  2 D  f ilter   l2 D   wh ich   w o r k s   at   d if f e r en t   s ca les  an d   o r ien tatio n s   as  in   ( 1 1 )   [ 2 3 ,   2 4 ] .   So ,   th e  co n v o lu tio n   o f   th i s   f ilter   with   th e  im ag e  I   ( x,   y )   d eliv er s   th e  p h ase  co n g r u en cy   m ea s u r em en t a f ter   in v er s io n   t h e  Fo u r ier   tr an s f o r m atio n   as in   ( 1 2 )   a n d   ( 1 3 )   [ 2 5   -   2 8 ].       ( 1 1 )       ( 1 2 )       ( 1 3 )       4.   M E T H O DO L O G Y   F o r   more   i n v e s t i g a t i o n s   a n d   a c c u r a t e   d e c i s i o n ,   d i f f e r e n t   i m a g e   s o u r c e s   a n d   q u a l i t i e s   a r e   c o n s i d e r e d   f o r   e v a l u a t i o n   t h e   s y s t e m   p e r f o r m a n c e   [ 29 ].   T h r e e   f a c i a l   d a t a b a s e s   a r e   c o n s i d e r e d   i n   t h i s   w o r k ,   t h e y   a r e   A l e i x   a n d   R o b e r t   ( A R ) ,   v i s i b l e   a n d   t h e r m a l   p a i r d   f a c e   d a t a b a s e   ( V I S - T H ) ,   o l i v e t t i   r e s e a r c h   l a b o r a t o r y   ( O R L ) .   T a b l e   1   e x p l a i n s   s o m e   a t t r i b u t e s   o f   t h o s e   d a t a b a s e s .   T h e   M A T L A B   c o d e   i n   [ 21 ]   i s   u t i l i z e d   w i t h   i t s   e x p e r i m e n t a l   o p t i m u m   p a r a m e t e r s   t o   d e t e c t   t h e   PC   l o c a l - o r i e n t a t i o n s   a n d   t h e i r   a s s o c i a t e d   l o c a l - p h a s e s   f o r   f a c i a l   i m a g e s .   F i g u r e   1   i s   a n   e x a m p l e   o f   a n   O R L   i m a g e   w i t h   i t s   t w o   f e a t u r e s   m a t r i c e s :   t h e   g r a d i e n t - e d g e s   a n d   t h e i r   a s s o c i a t e d   a n g l e s .       T ab le  1 .   Face   d atab ases   D a t a b a s e   S u b j e c t s   Tr a i n i n g   i m a g e s   S a mp l e s   D i me n si o n   AR   50   5   2 5 0   1 2 0 × 1 6 5   O R L   40   8   3 2 0   1 1 2 × 92   V I S - CH   40   10   4 0 0   1 9 2 0 × 1 0 8 0             O r i g i n a l   i ma g e   P C   e d g e s   P C   a n g l e s     Fig u r e  1 .  Ph ase  co n g r u en cy   f e atu r es: g r ad ien t - e d g es a n d   g r a d ien t - an g les f o r   OR L   im ag e       4 . 1 .     Av er a g ing - v ec t o rs  t ra in ing   A n   a v e r a g i n g - v e c t o r s   p r o c e d u r e   i s   a p p l i e d   t o   r e d u c e   t h e   l o n g - t i m e   n e e d e d   i n   t h e   m a t c h i n g   p r o c e s s   c a u s e d   b y   t h e   l a r g e - s i z e   f e a t u r e   v e c t o r .   B y   i m p l e m e n t i n g   t h i s   m o d i f i c a t i o n ,   m a t c h i n g   o p e r a t i o n s   w i l l   b e   r e d u c e d   t o     t h e   n u m b e r   o f   c l a s s e s   i n s t e a d   o f   ( t r a i n i n g   i m a g e s   ×   n o .   o f   c l a s s e s )   f o r   e a c h   t e s t   i m a g e ,   a s   e x p l a i n e d   i n   ( 1 4 ) .         ( 1 4 )     4 . 2 .     Cla s s if ica t io n   Fo r   wid e  co m p ar is o n ,   th r ee   class if ier s   E D,   MD ,   an d   C D  ar e  ap p lied   s im u ltan eo u s ly   t o   ca lcu late     th e  r ec o g n itio n   ac cu r ac ies  f o r   th r ee   f ac e  d atab ase s   at  d if f e r en t  d is tan ce   m ea s u r es .   T h e  s y s tem   ac cu r ac y   is   co m p u ted   at  eq u al  e r r o r   r ate  ( E E R )   v alu e  wh ich   r ef lects  th e  m ax im u m   s y s tem   p er f o r m a n ce   wh en   th e   f alse  ac ce p tan ce   r ate   ( FAR )   eq u als  to   th e  f alse  r ejec tio n   r ate  ( FR R )   as  ex p lain ed   in   1 5 .   T h e  e r r o r   d is tan ce   b etwe en   x  ̅   an d   y  ̅   with   m +1   len g th   ca n   b e  d escr ib ed   i n   ( 1 6 - 1 8 )   [ 3 0 - 3 4 ] .       ,      :   :   ,  =          l 2 D g   ,   , 0 ,     = ( 0 ,   ) ×   ,       ( ) , = ʒ − 1 ( 2   ,   , 0 ,     ) , ∗ I x , y   PC x , y =     E ( m ) x , y   M m = 1     E ( m ) x , y   + ε M m = 1                          =          = 0       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         To w a r d s   b etter p erfo r ma n ce :   p h a s e  co n g r u en cy   b a s ed   fa ce   r ec o g n itio n   ( Mu th a n a   H.   Ha m d )   3045     ( 1 5 )     −   E u clid ea n   d is tan ce   T h e  E D  is   th e  s tr aig h t - lin e  d is tan ce   b etwe en   two   p o in ts   in   E u clid ea n   s p ac e ,   w ith   th is   d is tan ce ,   E u clid ea n   s p ac e  b ec o m es a   m etr ic  s p ac e   [3 5 ] .     ( 1 6 )     −   Ma n h attan   d is tan ce   T h e  MD   b etwe en   two   item s   is   th e  s u m   o f   th e  d if f er e n ce s   o f   th eir   co r r esp o n d in g   co o r d i n ates,  it  is   m ea s u r ed   alo n g   a x es a t r ig h t a n g les in   co n tr ast to   E u cled ian   d is tan ce   wh ich   co n s id er   a  s tr aig h t ( d iag o n al)   lin e  to   m ea s u r e  th e  d if f er en ce s .   T h e  f o r m u la  f o r   th e   d is tan ce   b et wee n   two   p o in ts   is ,         ( 1 7 )     −   C o s in e  d is tan ce   C o s in e  s im ilar ity   is   a  m ea s u r e  o f   s im ilar ity   b etwe en   two   n o n - ze r o   v ec to r s ,   it  is   d ef in ed   to   eq u al     th e  co s in e   o f   th e   an g le   b etwe e n   th em .   I t   is   th u s   a  ju d g m e n t o f   o r ie n tatio n   a n d   n o t   m ag n itu d e:  two   v ec t o r s   with   th e  s am e  o r ien tatio n   h a v e  a  c o s in e  s im ilar ity   o f   1 ,   two   v ec to r s   o r ien ted   at  9 0 °  r elativ e  t o   ea ch   o th er   h av e     a  s im ilar ity   o f   0 ,   an d   two   v ec to r s   d iam etr ically   o p p o s ed   h av e  a  s im ilar ity   o f   - 1 ,   in d ep en d en t  o f   th eir   m ag n itu d e .   T h e  co m p lem e n t o f   th e  c o s in e   s im ilar ity   is   as f o llo ws:       ( 1 8 )       5.   E XP E R I M AN T AL   R E SU L T S   I t is r ar ely   f o u n d   w o r k   th at  m a tch es th e  p r o p o s ed   d esig n   h av i n g   th e   s am e   PC   f ea tu r es,  d ata b ases ,   an d   class if ier s .   Ho wev er ,   [ 1 3 ]   r an   its   r ec o g n itio n   s y s tem   u s in g   a  co m b i n ed   PC /Gab o r   wav ele t  m eth o d   with   OR L   d atab ase,   it  s atis f ied   h ig h est  r e co g n itio n   r ate  at  9 8 %,  also ,   it  o b tain ed   9 6 %  r ec o g n itio n   ac cu r ac y   u s in g   PC /PC A   m eth o d .   T h e   r esu lts   o f   [ 1 4 ]   w er e  to o   m o d est,  it  ac h iev e d   o n ly   5 2 . 7 %  u s in g   PC /PC A  m eth o d   an d   7 2 . 5 % u s in g   th e  MPPC A  m eth o d .   T h o s e  a cc u r ac y   r esu lts   wer e  class if ie d   b y   r ad ial  b asis   f u n ctio n   NN s   f o r   A R   d atab ase.   Als o ,   th e  m atch in g   o f   in f r ar e d   an d   v is ib le  im ag es  u s in g   DW PC   an d   lo g - Ga b o r   f ilter s   im p r o v ed   th e  r ec o g n itio n   ac cu r ac y   b y   5 0 %  as  [ 1 5 ]   ap p r o v ed   th at .   M o s t  b io m etr ic   s y s tem s   d o   n o t   in clu d e  th e   r u n - tim e  r esu lt  in   t h eir   ca lcu latio n s ,   as  th eir   s y s tem s   ar e  n o t  d esig n ed   to   r u n   f o r   r ea l - tim e  ap p licatio n s .   Ho wev e r ,   o u r   p r o p o s ed   d esig n   n ee d s   to   co m p a r e  th e  r u n - tim e  o f   th e  av e r ag in g - v ec to r s   an d   No r m al  m eth o d s   f o r   th e  p u r p o s es  o f   ev alu atio n .   T h e  r ec o g n itio n   ac cu r ac ies  ar e  tab u lated   in to   T ab le  2   a n d   T ab le  3   d e p e n d in g   o n   th e   av e r a g in g - v ec t o r s   b ased   class if icatio n   an d   n o r m al  b ased   class if icatio n   r esp ec tiv ely .         T ab le  2 .   Ph ase  co n g u r e n cy   p e r f o r m a n ce   u s in g   a v er ag in g - v e cto r s   class if icatio n   D a t a b a s e   A c c u r a c y   ( e d g e s ,  a n g l e s )   %   R u n   T i me   ( S e c . )   Eu c l i d e a n   M a n h a t t a n   C o s i n e   AR   ( 7 9 . 6 ,   9 6 . 2 )   ( 8 2 .   7 ,   9 2 . 8 )   ( 9 4 . 5 ,   9 1 . 5 )   ( 1 0 ,   1 0 . 7 )   O R L   ( 8 0 . 9 ,   8 1 . 1 )   ( 8 1 . 5 ,   8 2 . 6 )   ( 8 9 . 9 ,   8 2 . 1 )   ( 5 . 9 ,   9 . 1 )   V I S - TH   ( 6 6 . 9 ,   8 3 . 3 )   ( 6 8 . 4 ,   8 0 . 9 )   ( 9 5 . 0 ,   7 6 . 2 )   ( 3 3 . 1 ,   3 5 )       T ab le  3 .   Ph ase  co n g u r e n cy   p e r f o r m a n ce   u s in g   n o r m al   class if icatio n   D a t a b a s e   A c c u r a c y   ( e d g e s ,  a n g l e s )   %   R u n   T i me   ( S e c . )   E u c l i d e a n   Eu c l i d e a n   M a n h a t t a n   C o s i n e   AR   ( 8 3 . 8 ,   8 8 . 9 )   ( 8 8 . 3 ,   9 6 . 3 )   AR   ( 8 3 . 8 ,   8 8 . 9 )   O R L   ( 8 5 . 5 , 7 8 . 4)   ( 8 5 . 8 ,   9 1 . 8 )   O R L   ( 8 5 . 5 , 7 8 . 4   )   V I S - TH   ( 8 4 . 3 ,   8 6 . 2 )   ( 8 7 . 6 ,   9 3 . 6 )   V I S - TH   ( 8 4 . 3 ,   8 6 . 2 )         A cc u r ac y   R at e  =   ( 1  –   ( F A R   +   F R R ) 2   )       =     ( − ) 2 = 0   =     −   = 0     = 1 −   = 0     2 = 0     .         2 = 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l ,  Vo l.  1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   2 0 2 0 :    304 1   -   30 49   3046   5 . 1 .     Av er a g ing - v ec t o rs ba s ed  cla s s if ica t io n    Fro m   T ab le  2 ,   th e  C D  m ea s u r em en t  s atis f ied   m ax im u m   r e co g n itio n   r ates  ( 9 4 . 5 ,   8 9 . 9 ,   9 5 )   f o r   AR ,   OR L ,   an d   VI S - T H   d atasets   r e s p ec tiv ely .   T h ese  r esu lts   b elo n g   to   th e  g r ad ie n t - ed g e   f ea tu r e,   wh ile  th e  g r ad ien t - an g le   f ea tu r e  ac h iev e d   m ax i m u m   r ec o g n itio n   r ates  ( 9 6 . 2 ,   8 3 . 3 )   u s in g   E D  f o r   AR   an d   VI S - T H  d ataset s   r esp ec tiv ely .   T h e   MD   m ea s u r em en t  ac h iev e d   o n ly   8 2 . 6   u s in g   OR L   d ataset.   T h e  m ax i m u m   p e r f o r m an ce   ( 9 6 . 2 %)  is   th e n   r eg is ter ed   f o r   ED   m ea s u r e  u s in g   th e  lo ca l - p h ase   f ea tu r e.   T h e  r u n - tim e   f o r   th is   m a x im u m   p er f o r m an ce   i s   1 0 . 7   s ec .     5 . 2 .     No r m a l - ba s ed  cla s s if ica t io n   F r o m   T a b l e   3 ,   t h e   C D   m e a s u r e m e n t   a n d   t h e   l o c a l - o r i e n t a t i o n   s a t i s f i e d   m a x i m u m   r e c o g n i t i o n   r a t e s   ( 9 5 . 5 ,   8 9 . 3 ,   9 4 . 7 )   f o r   A R ,   O R L ,   a n d   V I S - T H   r e s p e c t i v e l y ,   w h i l e   t h e   l o c a l - p h a s e   f e a t u r e   s a t i s f i e d   m a x i m u m   r a t e s   o f   ( 9 6 . 3 ,   9 1 . 8 ,   9 3 . 6 )   f o r   A R ,   O R L ,   a n d   V I S - T H   r e s p e c t i v e l y .   T h e   m a x i m u m   p e r f o r m a n c e   ( 9 6 . 3 % )   i s   t h e n   r e g i s t e r e d   f o r   M D  m e a s u r e   w i t h   t h e   l o c a l - p h a s e   f e a t u r e .   T h e   r u n - t i m e   f o r   t h i s   m a x i m u m   p e r f o r m a n c e   i s   ( 4 2 0   s e c .   =   7   m i n . ) .   H e r e b y ,     t h e   m a x i m u m   r e c o g n i t i o n   a c c u r a c i e s   f o r   t h e   t w o   c l a s s i f i c a t i o n   m e t h o d s   a r e   o b t a i n e d   f r o m   t h e   l o c a l - p h a s e    ( g r a d i e n t - a n g l e )   f e a t u r e s .   F i g u r e s   2   t o   1 3 ,   p r o v i d e   m o r e   d e t a i l s   a b o u t   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   e a c h   d a t a s e t   w i t h   r e s p e c t   t o   t h e   c l a s s i f i e r   a n d   m a t c h i n g   m e t h o d .   I t   i s   n o t i c e a b l e   t h a t   t h e   s y s t e m   r u n - t i m e   b a s e d   o n   t h e   a v e r a g i n g - v e c t o r s   i s   h i g h l y   l e s s   t h a n   N o r m a l   e . g . ;   t h e   m a x i m u m   a c c u r a c y   r a t e s   a n d   t h e i r   a s s o c i a t e d   r u n - t i m e s   a r e   ( 9 6 . 2 % ,   1 0 . 7   s e c . )   a n d     ( 9 6 . 3 % ,   7   m i n . )   w . r . t   T a b l e   1   a n d   T a b l e   2   r e s p e c t i v e l y .   T h a t   m e a n s ,   t h e   a v e r a g i n g - v e c t o r   c l a s s i f i c a t i o n   i s   ≈   3 9 . 2 5   t i m e s   f a s t e r   t h a n   N o r m a l - c l a s s i f i c a t i o n   a n d   m o r e o v e r ,   t h e   m a x i m u m   a c c u r a c y   r a t e s   f o r   b o t h   t a b l e s   h a v e   b e l o n g e d   t o   t h e   g r a d i e n t - a n g l e   f e a t u r e   a n d   n o t   g r a d i e n t - e d g e   f e a t u r e .             Fig u r e  2 .   AR   ac cu r ac y   o f   g r ad ien t - ed g es a n d   av er ag in g - v ec to r   m atch in g     Fig u r e  3 .   AR   ac cu r ac y   o f   g r ad ien t - ed g es a n d   n o r m al  m atch i n g             Fig u r e  4 .   AR   ac cu r ac y   o f   g r ad ien t - an g les an d   av er ag in g - v ec to r s   m atc h in g     Fig u r e  5 .   AR   ac cu r ac y   o f   g r ad ien t - an g les an d   n o r m al  m atch i n g     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         To w a r d s   b etter p erfo r ma n ce :   p h a s e  co n g r u en cy   b a s ed   fa ce   r ec o g n itio n   ( Mu th a n a   H.   Ha m d )   3047         Fig u r e  6 .   OR L   ac cu r ac y   o f   g r a d ien t - ed g es a n d   av er ag in g - v ec to r s   m atc h in g     Fig u r e  7 .   OR L   ac cu r ac y   o f   g r a d ien t - ed g es a n d   n o r m al  m atch i n g             Fig u r e  8 .   OR L   ac cu r ac y   o f   g r a d ien t - an g les an d   av er ag in g - v ec to r   m atch in g     Fig u r e  9 .   OR L   ac cu r ac y   o f   g r a d ien t - an g les an d   n o r m al  m atch i n g             Fig u r e  1 0 .   VI S - T H  ac cu r ac y   o f   g r ad ie n t - ed g es a n d   av er ag in g - v ec to r   m atch in g     Fig u r e  1 1 .   VI S - T H  ac cu r ac y   o f   g r ad ie n t - ed g es a n d   n o r m al  m atch i n g       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l ,  Vo l.  1 8 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   2 0 2 0 :    304 1   -   30 49   3048         Fig u r e  1 2 .   VI S - T H  ac cu r ac y   o f   g r ad ie n t - an g les an d   av er ag in g - v ec to r   m atch in g     Fig u r e  1 3 . VI S - T H  ac c u r ac y   o f   g r ad ien t - a n g les an d   n o r m al  m atch i n g       6.   CO NCLU SI O N   T h i s   p a p e r   i m p l e m e n t e d   a   h u m a n   i d e n t i f i c a t i o n   s y s t e m   w i t h   l o w - c o m p l e x i t y   d e s i g n   c o n s i d e r a t i o n .     T h e   p h a s e   c o n g r u e n c y   f e a t u r e s :   t h e   g r a d i e n t - e d g e   a n d   i t s   a s s o c i a t e d   a n g l e   w e r e   u t i l i z e d   i n d i v i d u a l l y   i n   c o n s t r u c t i n g   t w o   c o m p e t i t i v e   f a c e   r e c o g n i t i o n   s y s t e m s .   T h e   h i g h e s t   r e c o g n i t i o n   a c c u r a c y   r e g i s t e r e d   b y   t h e   a v e r a g i n g - v e c t o r s   b a s e d   c l a s s i f i c a t i o n   w a s   9 6 . 2 %   i n   1 0 . 7   s e c . ,   i n   c o n t r a s t   t o   t h e   N o r m a l   b a s e d   c l a s s i f i c a t i o n   w h i c h   n e e d s   7   m i n .   t o   re a c h   9 6 . 3 %   o f   a c c u r a c y   r a t e .   T h e   e x p e r i m e n t a l   r e s u l t s   s h o w e d   t h a t   t h e   a v e r a g i n g - v e c t o r s   c l a s s i f i c a t i o n   s c o r e d   c o m p e t i t i v e   r e c o g n i t i o n   r a t e s   a g a i n s t   N o r m a l   b a s e d   c l a s s i f i c a t i o n ,   l i k e w i s e ,   t h e   a n g e l - b a s e d   f e a t u r e   s a t i s f i e d   e x c e l l e n t   a c c u r a c y   r a t e s   c o m p a r i n g   w i t h   t h e   e d g e - b a s e d   f e a t u r e .   M o r e o v e r ,   t h e   a v e r a g i n g - v e c t o r s   t e c h n i q u e   s t i l l   h a s   t h e   l o w e s t   m a t c h i n g - t i m e   a d v a n t a g e   o v e r   t h e   N o r m a l .   T h e r e f o r e ,   t h e   n o v e l t y   a s p e c t s   o f   t h i s   w o r k   s u c c e e d e d   i n   p r o v i d i n g   n e w   c o n t r i b u t i o n   i n   t h e   o p t i m i z a t i o n   f i e l d   s u c h   a s   d e s i g n   c o m p l e x i t y   a n d   t r a i n i n g / m a t c h i n g   t i m e .       ACK NO WL E DG E M E NT S   T h e  s in ce r e  th an k s   an d   g r atitu d e  to   Al  Mu s tan s ir iy ah   u n iv er s ity . f o r   th e  s u p p o r t  an d   e n c o u r g m e n t,   h ttp s ://u o m u s tan s ir iy ah . ed u . iq /       RE F E R E NC E S   [1 ]   P .   Ko v e si,  " Im a g e   F e a tu re s fr o m   P h a se   Co n g ru e n c y , "   T h e   M IT   Pre ss ,   Qu a rte rly   J o u r n a l ,   v o l.   1 ,   n o .   3 ,   1 9 9 9 .   [2 ]   M .   S .   Nix o n , a n d   A.  S .   A g u a d o ,   “ F e a tu re   Ex trac ti o n   a n d   Im a g e   P r o c e ss in g   fo r  C o m p u ter,”  T h ir d   e d it io n ,   IS BN:   9 7 8 - 0 - 1 2 3 - 9 6 5 4 9 - 3 ,   2 0 1 2   [3 ]   S .   G u n d ima d a   a n d   V.  K  As a ri,   " A  No v e l  Ne ig h b o rh o o d   De fin e d   F e a tu re   S e lec ti o n   o n   P h a se   Co n g r u e n c y   Im a g e s  fo r   Re c o g n it i o n   o f   F a c e s  wit h   E x trem e   Va riatio n s,"   I n ter n a t io n a l   J o u rn a l  o f   Co mp u ter   a n d   I n fo rm a ti o n   E n g i n e e rin g ,   v o l.   1 ,   n o .   7 ,   2 0 0 7   [4 ]   Ku su m a ,   e t  a l. ,   “ F a c e   Re c o g n it i o n   Ag a in st   Va ry in g   Li g h ti n g   Co n d it i o n s   u si n g   Orie n ted   P h a se   Co n g ru e n c y   Im a g e   F e a tu re s,”   c o n fer a n c e   p ro c e e d in g ,   v o l.   8 8 ,   p p   1 1 5 - 2 2 ,   2 0 1 6 .   [5 ]   H.  Ra g b   a n d   V.   K.  As a ri,   " Hist o g ra m   o f  Or ien ted   P h a se   (HO P ):   A  Ne w  De sc rip to r  Ba se d   o n   P h a se   Co n g ru e n c y " ,   Pro c e e d in g s  Vo l u me   9 8 6 9 ,   M o b il e   M u lt ime d ia /Im a g e   Pr o c e ss in g ,   S e c u rity,  a n d   Ap p li c a t io n s,   2 0 1 6 .   [6 ]   N.  D.  Ra o ,   e t  a l. ,   " F a c e   Re c o g n it io n   b y   P h a se   Co n g ru e n c y   M o d u l a r  Ke rn e l  P rin c ip a l  Co m p o n e n t  An a ly sis,"   In t.   J .   El e c   &   El e c n .   En g   &   T e lco mm . ,   v o l.   6 ,   n o .   2 ,   p p .   3 0 - 3 6 ,   2 0 1 7 .   [7 ]   S .   Ala v i   a n d   Y.  Z h a n g ,   " P h a se   C o n g ru e n c y   P a ra m e ter  Op ti m iza ti o n   f o r  E n h a n c e d   De tec ti o n   o f  Im a g e   F e a tu re s  fo r   b o t h   Na tu ra l  a n d   M e d ica l  Ap p li c a ti o n s,"   a rXiv: 1 7 0 5 . 0 2 1 0 2 v 1 ,   2 0 1 7 .   [8 ]   K.  Wan g   a n d   P .   Xia o ,   " Im a g e   fe a tu re   d e tec ti o n   fr o m   p h a se   c o n g ru e n c y   b a se d   o n   two - d ime n sio n a l  Hil b e rt  tran sfo rm , "   Pa tt e rn   Rec o g n it io n   L e tt e rs ,   v o l .   3 2 ,   n o .   1 5 ,   p p .   2 0 1 5 - 2 0 2 4 ,   2 0 1 1 .   [9 ]   M a sh h a d i  a n d   P .   S h e ik h o l h a ra m ,   “ A No v e l  F e a tu re   Ve c to r  in   th e   F u se d   S p a c e   o f  G a b o r  M a g n it u d e   a n d   G a b o r  P h a se   fo r  F a c e   Re c o g n it io n , ”   J o u r n a l  o f  Co mp u t a ti o n a l  I n telli g e n c e   a n d   E lec tro n ic  S y ste ms ,   v o l.   3 ,   n o .   4 ,   p p .   2 4 4 - 2 5 5 ,   2 0 1 4   [1 0 ]   Jisi  K.  J.,   e t  a l. ,   " P h a se   Co n g r u e n c y   b a se d   M u lt im o d a l  Im a g e   F u si o n   u si n g   A d a p ti v e   Histo g ra m   in   NSCT   Do m a in , "   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E n g in e e rin g   Res e a rc h   &   T e c h n o lo g y ,   v o l.   3 ,   n o   1 9 ,   2 0 1 5 .   [1 1 ]   A.  M .   G in tau tas ,   e t   a l. ,   “ M u l ti re so lu ti o n   ima g e   fu si o n :   P h a se   c o n g ru e n c y   fo r   sp a ti a l   c o n siste n c y   a ss e ss m e n t, ”  IS PR S   T e c h n ica l  C o mm isio n   VII   S y mp o s iu m  -   1 0 0   Y e a rs   I S PR S ,   Vi e n n a ,   A u stria ,   p p .   3 8 3 - 3 8 8 ,   2 0 1 0 .   [1 2 ]   S .   G u n d ima d a ,   e t  a l . ,   “ F a c e   re c o g n it io n   i n   m u lt i - se n s o r  ima g e s  b a se d   o n   a   n o v e l  m o d u lar  fe a tu re   se lec ti o n   tec h n i q u e , ”   In fo rm a t io n   F u sio n ,   v o l.   1 1 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 4 - 1 3 2 ,   2 0 1 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         To w a r d s   b etter p erfo r ma n ce :   p h a s e  co n g r u en cy   b a s ed   fa ce   r ec o g n itio n   ( Mu th a n a   H.   Ha m d )   3049   [1 3 ]   E.   Be z a lel  a n d   U.   Efr o n ,   “ Eff ici e n t  fa c e   re c o g n it i o n   m e th o d   u si n g   a   c o m b in e d   p h a se   c o n g ru e n c y /G a b o r  wa v e let   tec h n iq u e , ”   Op ti c a l  In fo rm a t io n   S y ste ms   III ,   v o l.   5 9 0 8 ,   2 0 0 5 .   [1 4 ]   S .   G u n d ima d a ,   " Ne ig h b o r h o o d   D e fin e d   F e a tu re   S e lec ti o n   S trate g y   fo r  Im p r o v e d   F a c e   Re c o g n it io n   in   Diffe re n t  S e n s o r   M o d a li t ie,"   E lec tri c a l  &   Co m p u te r  En g in e e rin g   T h e se s &   D isss e rta ti o n s,   Old   D o m in i o n   U n iv e rsit y ,   2 0 0 7 .   [1 5 ]   X.  Li u   a n d   J.  Li ,   J.  P a n ,   " F e a tu re   P o in t  M a tc h in g   Ba se d   o n   Distin c tW a v e len g t h   P h a se   Co n g ru e n c y   a n d   Lo g - G a b o r   F il ters   in   I n fra re d   a n d   Visi b le Im a g e s,"   S e n s o rs ,   v o l.   1 9 ,   n o .   1 9 ,   p p .   1 - 2 0 ,   2 0 1 9 .     [1 6 ]   Y.  W.   K.   Zo e t g n a n d e ,   e t  a l . ,   " S u b - P i x e l  M a tc h in g   M e t h o d   fo r  L o w - Re so lu ti o n   T h e rm a l  S tere o   Im a g e s,"   a rXiv:1 9 1 2 . 0 0 1 3 8 v 1   [ c s.CV],   2 0 1 9 .   [1 7 ]   P .   Ko v e si,  ” Ed g e s a re   n o t   ju st ste p s,”   Pro c e e d in g s o f  th e   Fi ft h   Asia n   Co n fer e n c e   o n   Co mp u ter   Vi si o n ,   2 0 0 2 .   [1 8 ]   P .   Ko v e si,  "   P h a se   Co n g ru e n c y   De te c ts  Co rn e rs  a n d   Ed g e s,"   Pr o c .   VII th   Dig it a l   Ima g e   C o mp u ti n g :  T e c h n iq u e s  a n d   Ap p li c a ti o n s ,   2 0 0 3 .   [1 9 ]   P .   Ko v e si,  “ A  d ime n si o n les s  m e a su re   o f  e d g e   sig n ifca n c e   fro m   p h a se   c o n g ru e n c y   c a lcu late d   v ia  wa v e lets,”   Fi rs t  Ne w   Z e a la n d   C o n fer e n c e   o n   Im a g e   a n d   Vi si o n   C o mp u ti n g ,   p p .   8 7 - 9 4 ,   1 9 9 3 .     [2 0 ]   Y.  C.   S e e ,   e t  a l. , " In v e stig a ti o n   o f  f a c e   re c o g n it i o n   u sin g   G a b o r  f il ter  with   ra n d o m   f o re st  a s  lea rn i n g   fra m e wo rk , "   I EE E   Reg io n   1 0   C o n fer e n c e ,   2 0 1 7   [2 1 ]   P .   Ko v e si,  " M AT LAB  a n d   Oc ta v e   F u n c ti o n s  fo r  C o m p u ter  Visi o n   a n d   Im a g e   P r o c e ss in g " .   [On l in e ].   Av a il a b le:  h tt p s:/ /www . p e terk o v e si.co m /ma tl a b fn s/     [2 2 ]   Z.   Zh u ,   e t  a l. ,   " A  P h a se   Co n g r u e n c y   a n d   Lo c a l  Lap lac ian   E n e rg y   Ba se d   M u lt i - M o d a li ty   M e d ica l  Im a g e   F u sio n   M e th o d   i n   NSCT   D o m a in , "  IEE E   Acc e ss ,   v o l.   7 ,   p p .   2 0 8 1 1 - 2 0 8 2 4 ,   2 0 1 9 .   [2 3 ]   I.   G la z isto v ,   e t  a l. ,   " S h a r p e n in g   I m a g e   De tails  Us in g   Lo c a l  P h a se   Co n g r u e n c y   An a l y sis,"   Co n fer e n c e :  2 0 1 8   IS & T   In ter n a t io n a l  S y mp o si u m o n   E lec tro n ic Ima g in g ,   B u rli n g a m e ,   Ca li f o rn ia US A,   2 0 1 8 .   [2 4 ]   I.   Na fo rn it a ,   " F e a tu re   e x t ra c ti o n   t h ro u g h   c ro ss - p h a se   c o n g ru e n c y   fo r  fa c ial  e x p re ss io n   a n a ly sis , "   I n ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f  P a tt e rn   Rec o g n i ti o n   a n d   Arti fi c ia l  In tell ig e n c e ,   v o l .   2 3 ,   n o .   0 3 ,   p p .   6 1 7 - 6 3 5 ,   2 0 0 9 .   [2 5 ]   M .   H.  Ha m d   a n d   R.   Ra so o l,   ” Op ti m ize d   m u lt imo d a l  b i o m e tr ic  sy ste m   b a se d   fu s io n   tec h n i q u e   fo r  h u m a n   id e n ti fica ti o n , ”   B u ll e ti n   o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g   a n d   In fo rm a ti c s ,   v o l.   9 ,   n o .   6 ,   2 0 2 0 .   [2 6 ]   A.  Essa   a n d   V.   K  As a ri,   “ Lo c a l   d irec ti o n a l   p a tt e rn   o f   p h a se   c o n g ru e n c y   fe a tu re s  f o r   il lu m i n a ti o n   i n v a rian t  fa c e   re c o g n it i o n , ”   Pro c e e d in g s o f  S PI E  -   T h e   I n ter n a ti o n a l  S o c iety   fo r  Op ti c a l  E n g in e e rin g ,   2 0 1 4 .   [2 7 ]   H.  M o k h tari,   e t  a l. ,   " P e rfo rm a n c e   Co m p a riso n   o f  F a c e   Re c o g n it i o n   Alg o rit h m s  b a se d   o n   fa c e   im a g e   Re tri e v a l, "   Res e a rc h   J o u rn a l  o f  Rec e n t  S c ien c e s ,   v o l.   2 ,   n o .   1 2 ,   p p .   6 5 - 7 3 ,   2 0 1 3 .   [2 8 ]   Y.  C.   S e e   a n d   N .   M .   No o r,   " I n te g ra ti n g   Co m p lete   G a b o r  F il ter  to   Th e   Ra n d o m   F o re st  Clas sifica ti o n   Alg o rit h m   fo r   F a c e   Re c o g n it i o n , "   J o u rn a l  o f   En g in e e rin g   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p p .   8 5 9 - 8 7 4 ,   2 0 1 9 .   [2 9 ]   Th e   Da tab a se   o f   F a c e s,  “ AT& T  Lab o ra to ries   Ca m b rid g e , ”.   [On l in e ].   Av a il a b le:  h tt p :/ /ca m - o rl. c o . u k /fac e d a tab a se . h tml   [3 0 ]   Z.   F u ,   e t  a l. ,   " HO M P C:  A   Lo c a l  F e a tu re   De sc rip to r  Ba se d   o n   t h e   Co m b in a ti o n   o f  M a g n i tu d e   a n d   P h a se   Co n g r u e n c y   In fo rm a ti o n   f o r  M u lt i - S e n so r  Re m o te S e n sin g   Im a g e s,"   Rem o te S e n sin g ,   v o l.   1 0 ,   n o .   8 ,   2 0 1 8 .     [3 1 ]   Y.  Ye ,   e t  a l. ,   " A   lo c a l  p h a se   b a se d   in v a rian t  fe a tu re   fo r   re m o t e   se n sin g   ima g e   m a tch in g , "   I S PR S   J o u rn a l   o f  Ph o t o g r a mm e try   a n d   Rem o te  S e n sin g ,   v o l.   1 4 2 ,   p p .   2 0 5 - 2 2 1 ,   2 0 1 8 .     [3 2 ]   J.  M e i,   e t  a l. ,   " M u lt i - f o c u s  Im a g e   F u sio n   F ra m e wo rk   Us in g   To tal  Va riatio n   a n d   P h a se   Co n g r u e n c y , "   2 0 1 8   IEE E  4 th   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   C o mp u ter   a n d   Co mm u n ica ti o n s ,   2 0 1 8 .     [3 3 ]   B.   Lak sh m i  a n d   K.  Ja y a n t h i,   “ Ed g e   En h a n c e m e n t  o f  Li v e r  CT  Im a g e s  Us in g   No n - S u b sa m p led   S h e a rlet  Tran sfo rm   Ba se d   M u lt isli c e   F u si o n , ”   2 0 1 7   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   W ire les s  Co mm u n ica t io n s,  S ig n a l  Pro c e ss in g   a n d   Ne two rk in g ,   2 0 1 7 .     [3 4 ]   B.   S a d o u ,   e t  a l. ,   " No   Re fe re n c e   Im a g e   Qu a li ty   As se ss m e n t:   F e a tu re   F u sio n   Us in g   Re lev a n c e   Ve c to r  M a c h in e , "     T h e   5 t h   I n t.   C o n fer e n c e   o n   El e c tr ica l  En g i n e e rin g   –   B o u me rd e s ,   B o u m e rd e s,  Alg e ria,  Oc t o b e r  2 9 - 3 1 ,   2 0 1 7 .   [3 5 ]   Z.   Hu a n g ,   e t  a l. ,   " M u lt i - Vie w   F a c e   Da tab a se   R e c o g n it io n   U sin g   P h a se   Co n g ru e n c y   a n d   S VM  Clas sifier,"   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   C o mp u ter   a n d   El e c trica l  E n g in e e rin g ,   2 0 0 8 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.