I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee rin g   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   3 ,  J u n e   201 7 ,   p p .   1594 ~ 1 6 0 1   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 3 . p p 1 5 9 4 - 1601          1594       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Face Recog nition   Using  Co m plete d  Lo ca l Terna ry  P a tt ern   (C LTP )  Tex ture   Descriptor       T a ha   H .   Ra s s e m 1 ,   Na s rin M .   M a k bo l 2 ,   Sa m   Yin  Yee 3   1, 3   F a c u l ty   o f   Co m p u ter S y ste m s a n d   S o f tw a r e   En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a l a y sia   P a h a n g ,   Ku a n tan ,   M a la y sia   1   IBM   Ce n tre  o f   Ex c e ll e n c e ,   Un iv e rsiti   M a l a y sia   P a h a n g ,   K u a n tan ,   M a la y sia   2   S c h o o l  o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ic E n g in e e ri n g ,   Un iv e rsiti   S a in s   M a la y sia ,   P e n a n g ,   M a lay sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   2 1 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A p r   2 1 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Ma y   6 ,   2 0 1 7       No w a d a y s,  f a c e   re c o g n it io n   b e c o m e s   o n e   o f   th e   i m p o rtan t  to p i c s  in   th e   c o m p u ter  v isio n   a n d   im a g e   p ro c e ss in g   a re a .   T h is  is  d u e   to   it s  i m p o rtan c e   w h e re   c a n   b e   u se d   in   m a n y   a p p li c a ti o n s.  T h e   m a in   k e y   in   th e   fa c e   re c o g n it io n   is  h o w   to   e x trac t  d isti n g u ish a b le  f e a tu re s  f ro m   th e   im a g e   to   p e rf o r m   h ig h   re c o g n it io n   a c c u ra c y .     L o c a l  b in a r y   p a tt e rn   (L BP )  a n d   m a n y   o f  it s  v a rian ts  u se d   a s  te x tu re   f e a t u re s  in   m a n y   o f   f a c e   r e c o g n it io n   s y ste m s.   A lt h o u g h   L BP   p e rf o rm e d   w e ll   i n   m a n y   f ield s,  it   is  se n siti v e   to   n o ise ,   a n d   d if fe re n t  p a tt e rn s  o f   L BP   m a y   c las sify   in to   t h e   sa m e   c las s  th a t  re d u c e s  it s  d isc rim in a ti n g   p ro p e rty .   Co m p let e d   L o c a l  T e rn a r y   P a tt e rn   (CL T P )   is  o n e   o f   th e   n e w   p ro p o se d   tex tu re   f e a tu re s  to   o v e rc o m e   th e   d ra w b a c k s  o f   th e   L BP .   T h e   CLT P   o u tp e rf o rm e d   L BP   a n d   so m e   o f   it s  v a rian ts  in   m a n y   f ie ld s  su c h   a s   tex tu re ,   sc e n e ,   a n d   e v e n t  i m a g e   c las si f ica ti o n .     In   th is  stu d y ,   w e   stu d y   a n d   in v e stig a te  th e   p e rf o r m a n c e   o f   C LT P   o p e ra to r  f o r  f a c e   re c o g n it io n   tas k .   T h e   Ja p a n e se   F e m a le  F a c ial  Ex p re ss io n   (JA F F E),   a n d   F EI  f a c e   d a tab a se s  a r e   u se d   in   t h e   e x p e ri m e n ts.   In   th e   e x p e ri m e n tal  re su lt s,  CLT P   o u t p e rf o r m e d   so m e   p re v io u s  tex tu re   d e sc rip to r s  a n d   a c h iev e s   h ig h e r  c las si f ica ti o n   ra te  f o r   f a c e   re c o g n it io n   tas k   w h ich   h a s  re a c h e d   u p   9 9 . 3 8 %   a n d   8 5 . 2 2 %   in   JA F F E   a n d   F EI ,   re sp e c ti v e ly .   K ey w o r d :   Face   r ec o g n itio n     C o m p leted     l o ca l  b in ar y   p atter n   ( C L B P )   C o m p leted     l o ca l  t er n ar y   p atter n   ( C L T P )     Face   d ataset   I m ag e  c la s s i f icatio n   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   T ah a  H.   R ass e m ,    Facu lt y   o f   C o m p u ter   S y s te m s   an d   So f t w ar e  E n g i n ee r in g ,   Un i v er s iti Ma la y s ia  P ah an g ,     Ku a n tan ,   Ma la y s ia .   E m ail:  ta h ah u s s ei n @ u m p . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   Au to m a tic  f ac e  r ec o g n itio n   h as  b ee n   a  f o cu s   r esear c h   to p ic  in   p ast   f e w   d ec ad es.  T h is   i s   d u e  to   t h e   ad v an ta g es  o f   f ac e  r ec o g n itio n   a n d   th e   p o ten tial  n ee d   f o r   h ig h   s ec u r it y   i n   co m m er cial  a n d   la w   e n f o r ce m e n t   ap p licatio n s .   T o d ay ,   t h e  f ac e  i s   th e   m o s t  co m m o n   b i o m etr ic   u s ed   b y   h u m a n s .   Face   r ec o g n itio n   is   a  tas k   t h at   h u m a n s   p er f o r m   r o u ti n el y   a n d   ef f o r tles s l y   i n   o u r   d ail y   liv es.     Hu m an s   ar e  v er y   g o o d   at  r ec o g n i s in g   f ac e s   an d   co m p le x   p atter n s .   H u m an s   o f ten   u s e  f ac es  to   r ec o g n i s e  in d i v id u al s   a n d   ad v an ce m en ts   in   co m p u tin g   ca p ab ilit y   o v er   th e  p ast  f e w   d ec ad es  n o w   en ab le  s i m i lar   r ec o g n itio n s   a u to m atica ll y .   Face   R ec o g n itio n   m o r e   ea s il y   to   ap p l y   in s tead   o f   u s i n g   f in g er p r in t  d etec tio n ,   ir is   r ec o g n itio n ,   s ig n at u r e  r ec o g n itio n   etc.   b ec au s e   th is   s o r t   o f   b io m etr ic  also   h as  s o m e   d is ad v an tag e s   f o r   n o n - co llab o r ativ e  in d i v id u als.  Ma n y   f ea t u r es   h av e  b ee n   p r o p o s ed   an d   u s e d   to   d esig n   f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m s   s u ch   a s   P r in cip al  C o m p o n en t  An al y s i s   ( P C A )   [ 1 ] ,   L in ea r   Di s cr i m i n a n t  An al y s is   ( L D A )   [ 2 ] ,   I n d ep en d en t  C o m p o n en t  A n a l y s is   ( I C A )   [ 3 ] ,   L o ca l   B in ar y   P atter n   ( L B P )   [ 4 ] ,   etc.     L P B   is   o n e  o f   th e  f a m o u s   te x t u r e  d escr ip to r   p r o p o s ed   in   2 0 0 2   b y   Oj ala  [ 5 ]   f o r   tex tu r e  class i f icatio n .   L B P   d escr ip to r   an d   m a n y   o f   i t s   v ar ia n t s   ar e  u s ed   f o r   d if f er en t c o m p u ter   v i s io n   tas k s ,   s u c h   as o b j ec t a n d   s ce n e   r ec o g n itio n   [ 6 ] ,   h u m a n   d ete ctio n s   [ 7 ] ,   o b j ec t  tr ac k in g   [ 8 ] ,   an d   f ac e  r ec o g n it io n   [ 4 ] , [ 9 ] - [ 1 0 ] .   T h e  L B P   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F a ce   R ec o g n itio n   Usi n g   C o m p leted   Lo ca l Tern a r y  P a tter n   ( C LT P )   Textu r e  De s crip to r   ( Ta h a   H.   R a s s em)   1595   h is to g r a m   is   co m p u ted   o v er   u s er - d ef i n ed   p atter n s   ( g r id   o f   c ells ) .   T h e  f ir s t  s tep   is   th e   t h r es h o ld in g   s tep   w h er e   th e  ce n tr e  o f   th e  p atter n   is   co m p ar ed   w it h   it s   p ix el  n ei g h b o u r h o o d   to   co n v er t  t h eir   v al u es   to   b in ar y   v al u e s   ( 0   o r   1 ) .   T h is   s tep   ai m s   to   f in d   th e  b i n ar y   d if f er en ce s .   T h e  n ex t  s tep   is   t h e  e n co d in g   s tep ,   w h ic h   e n co d es  t h e   b in ar y   n u m b er   o f   ea c h   p atter n   an d   co n v er t s   it  to   t h e  eq u i v al en t  d ec i m a l  n u m b er   th a t  c h ar a cter is es  a  s tr u ct u r al   p atter n .   T h e  L B P  is   o n e  d is tr ib u tio n - b ased   d escr ip to r   b e ca u s e  all  th e  p atter n s ’   d ec i m al  v al u es  ar e  th e n   r ep r esen ted   as  a   h is to g r a m .   I n   ad d itio n   to   t h at,   th e   L B P   is   co m p u ta tio n all y   s i m p le,   s h o w in g   g o o d   p er f o r m a n ce   an d   ex ce l len t  r e s u lt s   in   te x tu r e  clas s i f icatio n .   E x a m p les  o f   L B P   v ar ian ts   ar e  L o ca l  T e r n ar y   P atter n   ( L T P )   [ 1 1 ] ,   C o m p lete d   L B P   ( C L B P )   [ 1 2 ] ,   an d   C o m p leted   L o ca l  B in ar y   C o u n t   ( C L B C )   [ 1 3 ] .   I n   [ 4 ] ,   th e  L B P   is   u s ed   f o r   f ac e   d esc r ip tio n .   T h e  f ac e  i s   d i v id in g   i n to   s e v er al  b lo ck s ,   L B P   as  a  lo ca l  d escr ip to r   is   ex tr ac ted   f r o m   ea ch   b lo ck ,   an d   th en   all  b lo ck s   d escr ip to r s   ar e  co m b in ed   as  a  g lo b al  d escr ip to r .   T h e  n ea r est  n eig h b o u r   alg o r it h m   i s   u s ed   as  a  class i f ier .   I n   [ 1 4 ] ,   th e  au th o r s   h av e  p r o p o s ed   a  f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m   b ased   o n   C L B P .   T h ey   u s ed   Mu lti - C las s   S u p p o r t  Vec to r   Ma ch i n e  as  a  cla s s i f ier   to   a ch iev e   a  h i g h   f ac e  r ec o g n itio n   ac cu r ac y .   T h e  co m b in at io n   o f   C L B P   an d   s p ar s e  r ep r esen tatio n   is   u s ed   in   to   p r o p o s e  a  n e w   f ac e   r ec o g n itio n   s y s te m   i n   [ 1 5 ] .   A  b r ief   e v al u atio n   o f   d if f er e n t  f a ce   r ec o g n i tio n   s y s te m s   b ased   o n   L B P   an d   d if f er e n t v ar ia n t s   o f   L B P   tex tu r e  d escr ip to r s   h ad   b ee n   d o n e  i n   [ 1 6 ] .       A lt h o u g h   t h e  L B P   s h o w ed   a  g o o d   r esp o n s e  an d   p er f o r m a n ce   in   m an y   f ield s ,   it  s u f f er s   f r o m   s o m e   d r a w b ac k s .   Ma n y   o f   te x t u r e  f ea t u r es  ar e  p r o p o s ed   b as ed   o n   L B P   an d   in h er it  th e  d r a wb ac k s .     T h e  L B P   is   s en s iti v e  to   n o is e,   an d   d if f er en t  p atter n s   o f   L B P   m a y   b e   class if ied   in to   th e  s a m e  class   th at  r ed u ce s   it s   d is cr i m i n ati n g   p r o p er ty   [ 1 2 ] .   T o   o v er co m e  L B P   d r a w b ac k s ,   w e  p r o p o s ed   a  n ew   te x t u r e  d escr ip to r ,   ca lled   C o m p leted   L o ca l  ter n ar y   P att er n   ( C L T P )   [ 1 7 ] .   C L T P   s h o w ed   g o o d   ac cu r ac y   r ate s   i n   m a n y   f ield s   r at h er   th a n   L B P   an d   C L B P   [ 1 7 ] - [ 1 8 ] .   I n   [ 1 7 ] ,   th e  C L T P   o u tp er f o r m ed   L B P ,   C L B P ,   an d   C L B C   in   ter m   o f   te x t u r e   class i f icatio n   ac cu r ac y .   Mo r e o v er ,   in   [ 1 8 ] ,   th e  C L T P   is   u s ed   f o r   i m ag e,   e v en t,  s ce n e  an d   m ed ical  i m ag e   class i f icatio n   an d   ac h ie v ed   h i g h er   clas s i f icatio n   ac cu r ac y   c o m p ar ed   w it h   L B P ,   C L B P ,   an d   C L B C .     I n   th is   p ap er ,   th e  C L T P   tex tu r e  d escr ip to r   is   s tu d ied   a n d   i n v e s ti g ated   f o r   f ac e  r ec o g n iti o n   s y s te m .   Dif f er en t   s ta n d a r d   f ac e  d atas ets  ar e  u s ed   in   th i s   s tu d y   s u c h   as  J A F FE  an d   P E I   d atasets .   T h e  ex p er i m en tal   r esu lt s   illu s tr ate  th at  C L T P   is   m o r e  r o b u s t  an d   ac h ie v es  h ig h er   f ac e  r ec o g n itio n   ac cu r ac y   r ate  co m p ar ed   w it h   C L B P .     T h e  r est  o f   th i s   p ap er   is   o r g a n is ed   as  f o llo w s .   Sec tio n   2   b r ief l y   r ev ie w s   t h e  L B P   an d   C L B P .   Ou r   p r o p o s ed   C L T P   tex tu r e  d escr ip to r s   ar e  ex p lain ed   in   Sectio n   3 .   T h en   in   Sectio n   4 ,   th e  ex p er i m en tal  r esu l ts   o f   p r o p o s ed   f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m   u s in g   C L T P   ar e  r ep o r ted   an d   d i s cu s s ed .   F in all y ,   Secti o n   4   co n cl u d es   t h e   p ap er .       2.   RE L AT E D  WO RK S   I n   th i s   s ec tio n ,   a  b r ief   r ev ie w   o f   th e  L B P   an d   C L B P   ar e  p r o v id ed .       2 . 1 .   L o ca l B ina ry   P a t t er n ( L B P )   T h e  L B P   ca lcu latio n   ca n   b e  d escr ib ed   m at h e m atica l l y   as  f o l lo w :      , 0 , 0 , 0 , 1 ) ( ), ( 2 1 0 , x x x s i i s L B R c p p P p R P                                 ( 1 )     W h er e  i c   an d   i p   ( p   =  0 ,   .   .   .   ,   P   −  1 )   d en o te  th e  g r e y   v al u es  o f   th e  ce n tr e   p ix e l  an d   th e  n eig h b o u r   p ix el  o n   a  cir cle  o f   r ad iu s   R ,   r esp ec tiv el y ,   a n d   P   d en o tes  t h e  n u m b er   o f   th e   n ei g h b o u r s .   T o   esti m ate  t h e  n ei g h b o u r s   th at  d o   n o t  lie   ex ac tl y   i n   t h e  ce n tr e   o f   t h e  p i x els,  t h e  b ili n ea r   in ter p o latio n   est i m at io n   m et h o d   is   u s ed .   T h e  L B P   is   s h o w n   i n   Fi g u r e   1 .   I n   ad d itio n   to   L B P ,   Oj ala  et  al.   [ 5 ]   also   im p r o v ed   t h e  o r ig i n al  L B P   to   r o tatio n   in v ar ia n t  L B P   ( ri R P L B P , )   an d   u n if o r m   r o tatio n   in v ar ian t  L B P   ( 2 , r i u R P L B P ) .   Af ter   d o in g   t h e  en co d i n g   s tep   i n   an y   o f   th e s e  L B P   t y p es;   i.e . ,   L B P ,   ri R P L B P , an d 2 , r i u R P L B P ,   th e   d escr ip to r   h i s to g r a m   is   co n s tr u cted   ac co r d in g   to   E q u atio n   ( 2 )   as f o llo w s :     , , 0 , , 1 ) , ( ], , 0 [ ), ), , ( ( ) ( 0 0 , o t h e r w i s e y x y x f K k k j i L B P f k H I i J j R P   ( 2 )     W h er e  K  is   th e  m ax i m a l L B P   p atter n   v al u e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 5 9 4   –   1 6 0 1   1596                     Fig u r e   1 .     L B P   d escr ip to r       A lt h o u g h ,   m a n y   r esear ch er s   t ar g eted   th e  L B P   an d   d id   m a n y   i m p r o v e m e n ts   o n   it.   T h e  d r a w b ac k s   o f   th e  L B P   ar e  in h er ited   to   all   tex t u r e  d escr ip to r s   i n s p ir ed   f r o m   th e   L B P   d escr ip to r .   T h e  f ir s t  d r a w b ac k   i s   s en s iti v it y   to   n o is e   as   s h o w n   in   t h e   ex a m p le  i n   Fi g u r e   2   wh ile  th e   s ec o n d   d r a w b ac k   i s   s h o w n   in   Fi g u r e  3   w h er e  d if f er en t  p atter n s   o f   L B P   m a y   b e  w r o n g l y   clas s i f ied   i n to   th e  s a m e  cla s s   t h at  r ed u ce s   its   d is cr i m i n ati n g   p r o p er ty .                             Fig u r e  2 .   T h e  ex a m p le  f o r   L B P   o p e r ato r ’ s   n o is e  s e n s it iv i t y                                         Fig u r e  3 .   Si m ilar   L B P   co d es f o r   t w o   d if f er e n t te x tu r e  p atter n s       2 . 2 .   C o m plet ed  L o ca l B ina ry   P a t t er n ( CL B P )   I n   2 0 1 0 ,   Gu o   et  al.   [ 1 2 ]   p r o p o s ed   th e   co m p leted   L B P   ( C L B P )   d escr ip to r .   I n   C L B P ,   th e   i m ag e   lo ca l   d if f er e n ce   i s   d ec o m p o s ed   i n t o   t w o   co m p le m en tar y   co m p o n en t s ;   th e   s i g n   co m p o n en t   s p   an d   t h e  m a g n it u d e   co m p o n e n t  m p .     | ) ( | , ) ( c p p c p p i i m i i s s     ( 3 )   5 2   t o   5 6       46     51     46     45     52     52     52     53     50     46     51     46     45     52     56     52     53     50     No is e       L B P   1 0 0 0 0 0 0 1 1   L B P   0 0 0 0 0 0 0 0   52   70   90   102   20   34   40   9   12   130   92   200   95   70   90   100   9   12   1   1   1   1   0     1   0   0   L B P   0 1 1 1 1 0 1 0   L B P   0 1 1 1 1 0 1 0   1   1   1   1   0     1   0   0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F a ce   R ec o g n itio n   Usi n g   C o m p leted   Lo ca l Tern a r y  P a tter n   ( C LT P )   Textu r e  De s crip to r   ( Ta h a   H.   R a s s em)   1597   T h en ,   th e   s p   is   u s ed   to   b u ild   th e   C L B P - Si g n   ( C LBP _ S ) ,   w h er ea s   th e   m p   i s   u s ed   to   b u ild   C L B P - m ag n it u d e  ( C LBP _ M ) .   T h e  C LBP _ S   an d   C LBP _ M   ar e  m ath e m atica ll y   d escr ib ed   as f o llo ws:     , , 0 , , 1 ) ( 2 _ 1 0 , o t h e r wi s e i i s i i s S CL B P c p P c p p P p R P   ( 4 )     , | ) ( | , 0 , | ) ( | , 1 ) , ( ) , ( 2 _ 1 0 , c i i c i i c m t c m t M C L B P c p c p p p P p R P p       ( 5 )     W h er e  i c ,  i p ,   R   an d   P   ar e  d ef in ed   b ef o r e  in   E q u atio n   ( 1 ) ,   w h i le  c  d en o tes th e  m ea n   v al u e  o f   m p   in   th e  w h o le  i m a g e.   T h e  C LBP _ S   is   eq u al  to   L B P   w h er ea s   t h e  C LBP _ M   m ea s u r es th e  lo ca l v ar ia n ce   o f   m ag n it u d e.   Fu r t h er m o r e,   Gu o   et  al.   [ 1 2 ]   u s ed   th e  v al u e  o f   t h e  g r e y   le v el  o f   ea ch   p atter n   to   co n s tr u ct  a  n e w   o p er ato r ,   ca lled   C L B P - ce n tr e  ( C L B P _ C ) .   T h e  C LBP _ C   ca n   b e  m a th e m atica ll y   d escr ib ed   as f o llo w s :     ) , ( _ , I c R P c i t C C L B P   ( 6 )     W h er e  i c   d en o tes th e  g r e y   v alu e  o f   th e  ce n tr e  p ix el  an d   c I   is   t h e  av er a g e  g r e y   le v el  o f   th e  wh o le  i m a g e.   Gu o   et  a l.  [ 1 2 ]   co m b in ed   t h ei r   o p er ato r s   in to   j o in t  o r   h y b r i d   d is tr ib u tio n s   a n d   ac h iev ed   r e m ar k ab le   tex t u r e  class i f icatio n   ac cu r ac y .   T h ey   co m b in ed   C LBP _ S   a n d   C LBP _ M  i n   t w o   w a y s .   I n   th e  f ir s t  w a y ,   t h e y   co n ca ten ated   t h eir   h is to g r a m   to   b u ild   C LBP _ S _ M ,   w h i le  in   t h e  s ec o n d   w a y   t h e y   ca lc u lated   t h e  2 D  j o in t  h is to g r a m .   T h is   2 D  j o in t  h i s to g r a m   i s   k n o w n   a s   C LBP _ S /M .   T h e  C LBP _ C   also   co m b in ed   w it h   t h e  C LBP _ S   an d   C LBP _ M   in   t w o   w a y s .   I n   th e  f ir s t  w a y ,   b o th   o f   t h e m   ar e   co m b i n ed   as  3D   j o in t  h is to g r a m   an d   d en o ted   as  C LBP _ S /M/ C .   I n   th e  s ec o n d   w a y ,   th e  C LBP _ C   is   f ir s t  co m b in ed   j o in tl y   w it h   th e  C LB P _ S   o r   C LBP _ M   to   b u ild   2 D  j o in t  h is to g r a m   d e n o ted   C LBP _ S /C   o r   C LBP _ M/ C ,   r esp ec tiv el y .   T h en ,   t h i s   2 D  j o in t  h is to g r a m   h a s   t o  co n v er t   to   1D   h is to g r a m   a n d   h as  to   b e  co n ca ten ated   w it h   C LBP _ M   o r   C LBP _ S   to   b u ild   th e  f in al  h i s to g r a m   th at  d en o ted   b y   C LBP _ M_ S /C   o r   C LBP _ S _ M/C .       3.   CO M P L E T E D  L O CAL  T E RNAR Y  P AT T E RN  ( CL T P )   I n   C L T P   [ 1 7 ] ,   l o ca l   d if f er en ce   o f   th e  i m ag e  is   d ec o m p o s ed   in to   t w o   s i g n   co m p le m en tar y   co m p o n e n t s   an d   t w o   m a g n it u d e  co m p le m en tar y   co m p o n e n t s   as f o llo w s :     | ) ( | |, ) ( | )) ( ( ) ) , ( ( t i i m t i i m t i i s s t i i s s c p l o w e r p c p u p p e r p c p l o w e r p c p u p p e r p        ( 7 )   W h er e  i c ,   an d   i p   ar e  d ef in ed   b ef o r e  in   ( 1 )   w h ile  t  d en o tes t h e  u s er   T h r esh o ld .     T h en ,   th e  u p p e r p s   an d   l o w e r p s ar e  u s ed   to   b u ild   th e    u p p e r R P S C L T P , _ an d l o w e r R P S C L T P , _ ,   r esp ec tiv el y ,   a s   f o llo w s :     , , 0 , , 1 )) ( ( 2 _ 1 0 , o t h e r w i s e t i i s t i i s S CL T P c p u p p e r P c p p P p u p p e r R P           ( 8 )     , , 0 , , 1 )) ( ( 2 _ 1 0 , o t h e r wi s e t i i s t i i s S C L T P c p l o w e r P c p p P p l o w e r R P              ( 9 )     T h en   R P S C L T P , _   is   th e  co n ca te n atio n   o f   t h e  u p p e r R P S C L T P , _   an d   l o w e r R P S C L T P , _   ,   as f o llo w s :      ] _ _ [ _ , , , l o w e r R P u p p e r R P R P S C L T P S C L T P S C L T P        ( 1 0 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 5 9 4   –   1 6 0 1   1598   Si m i lar   to R P S C L T P , _ ,   th e  R P M C L T P , _   is   b u il t  u s in g   t h e  t w o   m a g n it u d e  co m p le m en tar y   co m p o n e n t s   u p p e r p m   an d   l o w e r p m   ,   as f o llo w s :      c t i i c t i i c m t c m t M C L T P c p c p u p p e r p u p p e r p P p u p p e r r R P p | ) ( | , 0 , | ) ( | , 1 ) , ( ) , ( 2 _ 1 0 ,       ( 1 1 )      c t i i c t i i c m t c m t M C L T P c p c p l o w e r p l o w e r p P p l o w e r R P p | ) ( | , 0 , | ) ( | , 1 ) , ( ) , ( 2 _ 1 0 ,   ( 1 2 )     ] _ _ [ _ , , , l o w e r R P u p p e r R P R P M C L T P M C L T P M C L T P                        ( 1 3 )       Mo r eo v er ,   th e  u p p e r R P C C L T P , _   an d   l o w e r R P C C L T P , _ ca n   b e  d escr ib ed   m at h e m atica ll y   as  f o llo w s :     ) , ( _ , I u p p e r c u p p e r R P c i t C C L T P   ( 1 4 )     ) , ( _ , I l o w e r c l o e rr R P c i t C C L T P        ( 1 5 )     W h er e  , t i i c u p p e r c t i i c l o w e r c   an d   I c   is   th e  av er a g e  g r e y   lev el  o f   th e  w o r ld   i m a g e.     T h e  p r o p o s ed   C L T P   o p e r ato r s   ar e  co m b in ed   i n to   j o in t  o r   h y b r id   d is tr ib u tio n s   to   b u ild   th e  f i n al   o p er ato r   h is to g r a m   li k e  t h e  C L B P   an d   C L B C   [ 1 2 ] , [ 1 3 ] .   I n   th e  C L T P ,   th e  o p er ato r s   o f   th e  s a m e  t y p e  o f   p atter n ;  i.e . ,   t h e  u p p er   a n d   th e   lo w er   p atter n ,   ar e  co m b i n ed   f ir s t  i n to   j o in t  o r   h y b r id   d i s tr ib u tio n s .   T h en ,   t h ei r   r esu lt s   ar e  co n ca ten ated   to   b u i ld   th e  f i n al  o p er ato r   h is to g r a m .       4.   E XP E R I M E NT S AN D  DIS CUSS I O NS   I n   th is   s ec tio n ,   s er ies  o f   ex p er i m e n ts   ar e  p er f o r m ed   to   s tu d y   an d   in v es tig a te  th e  p er f o r m a n ce   o f   th e   C L T P   f o r   f ac e  r ec o g n itio n   t ask .   J AFFE  [ 1 9 ]   an d   FEI   [ 2 0 ]   s tan d ar d   d atab ases   ar e  u s ed   in   t h i s   s t u d y .     E m p ir icall y ,   t h e  t h r es h o ld   v al u e  t   is   s et   to   5   i n   all  C L T P   ex p er i m en ts .   D if f er e n t d atase ts   wer e  u s ed   in   o r d er   to   f i n d   th e  s u itab le  t h r esh o ld   v a l u e  w h ic h   w il l  b e  u s ed   in   t h e  C L T P   ev alu atio n   ex p er i m en t s .   T h e  v alu es  w er e  r an g ed   f r o m   0   to   2 5 ,   an d   5   was  th e   s u i tab le  t h r es h o ld   v al u e  [ 1 7 ] - [ 1 8 ] .   I n   all  ex p er i m en t s ,   th e  L B P ,   C L B P ,   an d   C L T P   ar e   ex tr ac ted   b ased   o n   th r ee   d if f er en t  te x t u r e  p atter n s ,   n a m el y ,   ( P   =  8   an d   R   =  1 ) ,   ( P  =  1 6   an d   R   =   2 ) ,   an d   ( P   =  2 4   an d   R   =  3 ) .       4 . 1 .   Dis s i m ila rit y   M e a s uring   F ra m ew o r k   I n   th i s   s t u d y ,   t h e  n ea r es t  n ei g h b o u r h o o d   class i f ier   as  w el l  as  th e  c h i - s q u ar e  s tatis tic  i s   u s ed   to   m ea s u r e  th e  d is s i m ilar it y   o f   t h e  h is to g r a m s .   E q u atio n   ( 1 6 )   d escr ib es  th e  2 d is tan ce   b et w ee n   t w o   h is to g r a m s   i h H an d   i k K   w h er e ) , . . . 3 , 2 , 1 ( B i   .   B i i i i i k h k h K H i t y D i s s i m i l a r 1 2 ) ( ) , ( 2              ( 1 6 )     4 . 2 .   E x peri m e nta l R esu lt s   o f   J AF F E   da t a s et   T h e  J A FF E   d atab ase  in clu d es   1 0   class es  an d   to tal  2 1 3   im a g es.    E ac h   class   h as  2 0   J P E G  i m ag e s   o f   d if f er e n t  J ap an ese   f e m ale   i n   a   d if f er en t   v ie w   o f   f ac e   ex p r es s io n   w h ic h   h as   an g r y ,   s m ile,   s ad ,   w o r r y ,   n er v o u s ,   n eu tr al  a n d   etc.   T h ese  im a g es  ar e  g r ey   a n d   2 5 6   x   2 5 6   in   s ize.   E x a m p les  o f   t h ese  i m ag e s   ar e  s h o w n   i n   Fi g u r e   4 .   T a b le  1   s h o w s   t h e  a v er ag e   o f   clas s i f icatio n   r es u lts   o f   f ac e   r ec o g n it io n   d ata s et  o f   1 0 0   r an d o m   s p lit s .   I n   ea ch   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F a ce   R ec o g n itio n   Usi n g   C o m p leted   Lo ca l Tern a r y  P a tter n   ( C LT P )   Textu r e  De s crip to r   ( Ta h a   H.   R a s s em)   1599   class ,   N   =  ( 2 ,   5 ,   1 0 )   is   u s ed   a s   tr ain in g   i m a g es,  w h i le  t h e  r e m ai n in g   i m a g es   ar e  u s ed   as  test i n g   i m a g e s .   T h e  b est  class i f icat io n   ac c u r ac y   h as  o b tain ed   b y   C LT P _ S /M/ C 3, 24   o p er ato r ,   w h ich   h as  r ea c h e d   u p   9 9 . 3 8 %  w h ile   th e  C LBP _ S /M/ C 3, 24   h as  ac h ie v ed   th e  b est  class if ica tio n   ac c u r ac y ,   w h ich   h as  r ea ch ed   u p   t o   9 8 . 7 7 %.  Fro m   th e  T ab le  X,   all  C L T P   d escr ip to r s   o u tp er f o r m ed   th e  C L B P   d escr ip to r s   in   ter m   o f   ac c u r ac y   r ate.                       Fig u r e  4 .   So m e  i m a g es  f r o m   J AFFE  Data b ase       T ab le  1 .   C lass if icatio n   r ates ( %)  o n   J A F FE  Data b ase   D e scri p t o r s   R = 1 ,   P = 8   R = 2 ,   P = 1 6   R = 3 ,   P = 2 4   2   5   10   2   5   10   2   5   10   C L B P _ S   5 6 . 4 3   6 3 . 9 7   7 0 . 5 2   4 7 . 6 2   5 3 . 5 4   5 8 . 7 8   4 8 . 5 9   5 6 . 3 4   6 1 . 7 6   C L T P _ S   7 4 . 2 7   8 1 . 3 7   8 5 . 7 4   8 0 . 4 1   8 6 . 6 3   9 0 . 5 0   8 4 . 6 1   8 9 . 8 8   9 4 . 0 0   C L B P _ M   7 0 . 2 9   7 4 . 3 7   7 6 . 5 8   7 4 . 9 3   7 9 . 9 7   8 3 . 9 4   7 3 . 4 7   7 9 . 3 1   8 3 . 7 6   C L T P _ M   7 8 . 2 0   8 4 . 6 7   8 8 . 7 6   8 0 . 5 9   8 5 . 6 1   8 7 . 7 2   7 8 . 7 4   8 5 . 0 3   8 9 . 0 2   C L B P _ M / C   8 7 . 2 6   9 1 . 5 3   9 4 . 0 3   8 8 . 0 3   9 2 . 7 3   9 4 . 8 9   8 9 . 0 9   9 4 . 1 4   9 6 . 2 7   C L T P _ M / C   8 6 . 4 2   9 1 . 8 8   9 5 . 4 2   9 0 . 4 4   9 5 . 2 5   9 7 . 8 8   9 1 . 9 9   9 6 . 1 2   9 8 . 2 4   C L B P _ S _ M / C   8 6 . 2 4   9 0 . 7 1   9 3 . 9 8   8 5 . 7 9   9 1 . 9 7   9 4 . 6 8   8 9 . 7 3   9 5 . 0 0   9 7 . 1 9   C L T P _ S _ M / C   8 8 . 2 4   9 3 . 4 0   9 6 . 6 6   9 2 . 1 3   9 6 . 5 6   9 8 . 5 4   9 3 . 1 0   9 6 . 5 1   9 8 . 1 0   C L B P _ S / M   7 3 . 3 4   8 1 . 6 0   8 7 . 7 0   7 2 . 5 4   8 1 . 7 3   8 8 . 3 4   7 9 . 7 8   8 6 . 5 1   9 0 . 7 0   C L T P _ S / M   8 4 . 2 0   9 0 . 3 3   9 3 . 7 4   8 7 . 6 7   9 3 . 5 1   9 6 . 5 4   9 0 . 0 0   9 3 . 9 3   9 7 . 1 8   C L B P _ S / M / C   8 6 . 3 9   9 2 . 2 9   9 4 . 6 0   8 8 . 2 8   9 3 . 5 5   9 6 . 0 2   9 2 . 5 4   9 6 . 6 5   9 8 . 7 7   C L T P _ S / M / C   8 9 . 2 1   9 5 . 0 8   9 7 . 4 6   9 4 . 5 7   9 7 . 2 5   9 8 . 7 4   9 5 . 4 4   9 8 . 5 3   9 9 . 3 8       4 . 3 .   E x peri m e nta l R esu lt s   o f   F E I   F a ce   Da t a ba s e   T h e  FEI   f ac e  d atab ase  i s   o n e   o f   t h e  s ta n d ar d   f ac e s   d atab ase s .     T h is   d atab ase  co llected   in c lu d es  f ac es   f o r   2 0 0   B r az ilian   p er s o n s   ca p tu r ed   o n   2 0 0 5   an d   2 0 0 6   at  A r ti f icial  I n telli g e n ce   L ab o r a to r y   o f   FEI   in   São   B er n ar d o   d o   C a m p o ,   São   P au lo ,   B r az il.    FEI   f ac e  d a tab ase   h a s   a  2 8 0 0   f ac e   i m ag e   i n   to t al  f r o m   t h e  s t u d en t   an d   s ta f f   i n   t h e  FEI   f r o m   1 9   y ea r s   o ld   to   4 0   y ea r s   o ld .     T h e  i m a g es  i n   FEI   d atab ase  ar e  o r g an i s ed   in   2 0 0   class es  a n d   ea ch   cla s s   co n ta in s 1 4   i m ag e s   f o r   th e  s a m e  p er s o n   in   d if f er e n t  f ac e  v ie w ,   r o ta tio n   o f   al m o s t  1 8 0   d eg r ee s   an d   w it h   d if f er en t  f ac ial  ex p r ess io n .     T h e  s ize  o f   f ac es  i m a g e  is     6 4 0   x   4 8 0   p ix els.  Fig u r e  x   s h o ws   s o m e  ex a m p les o f   FEI   f ac e  d a tab ase.               Fig u r e  5 .   So m e  i m a g es  f r o m   F E I   Face   Data b ase       T ab le   2   s h o w s   t h e  av er ag e  o f   class i f icatio n   r esu lt s   o f   f ac e  r ec o g n itio n   d ataset  o f   1 0 0   r an d o m   s p lit s .   I n   ea c h   cla s s ,   N   =   ( 2 ,   5 ,   1 0 )   is   u s ed   as   tr ain in g   i m a g es,   w h ile   th e   r e m a in i n g   i m a g es   ar e  u s ed   a s   test i n g   i m a g es.    T h e  b est  clas s i f icati o n   ac cu r ac y   h as  o b t ai n ed   b y   C LT P _ S /M/ C 2, 16   o p er ato r ,   w h ich   h a s   r ea ch ed   u p   8 5 . 2 2 %  w h ile  th e  C LBP _ S /M /C 3, 24   h as  ac h iev ed   t h e  b est  class i f icatio n   ac cu r ac y ,   w h ic h   h as  r ea ch ed   u p   to   7 6 . 1 5 %.  A s id e  f r o m   C LT P _   M   o p er ato r   w h en   N  =  ( 2 ,   5 ,   1 0 )   at  P   =  2 4 ,   R   =  3 ,   all  C L T P   o p er at o r s   h av e   ac h iev ed   h ig h er   p er f o r m a n ce   t h an   C L B P   o p er at o r s   f o r   all  N  n u m b er s   o f   tr ai n i n g   i m a g es a t  r ad iu s es 1 ,   2 ,  3.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 5 9 4   –   1 6 0 1   1600   T ab le  2 .   C lass if icatio n   r ates ( %)  o n   FEI   Face   Data b ase   F E I   d a t a b a se   R = 1 ,   P = 8   R = 2 ,   P = 1 6   R = 3 ,   P = 2 4   2   5   10   2   5   10   2   5   10   C L B P _ S   1 2 . 1 3   1 6 . 9 0   2 1 . 0 3   9 . 0 9   1 1 . 9 8   1 5 . 1 5   1 2 . 1 8   1 6 . 2 5   2 0 . 1 2   C L T P _ S   3 0 . 5 5   3 8 . 5 3   4 6 . 6 6   4 3 . 1 7   5 4 . 8 2   6 6 . 7 4   4 7 . 1 6   5 9 . 3 4   7 2 . 5 8   C L B P _ M   1 8 . 9 8   2 6 . 4 7   3 3 . 2 9   2 2 . 8 7   3 2 . 9 3   4 1 . 0 0   2 6 . 9 6   3 6 . 9 0   4 5 . 1 6   C L T P _ M   2 5 . 1 4   3 2 . 8 2   4 2 . 8 1   2 6 . 8 1   3 5 . 0 3   4 7 . 2 5   2 6 . 3 4   3 4 . 6 3   4 5 . 1 9   C L B P _ M / C   3 3 . 4 6   4 6 . 1 7   5 5 . 6 1   3 5 . 2 2   4 9 . 7 6   5 9 . 6 6   4 0 . 9 7   5 3 . 8 7   6 1 . 1 6   C L T P _ M / C   4 3 . 2 1   5 4 . 2 0   6 8 . 0 4   4 5 . 9 3   5 6 . 8 7   7 1 . 1 0   4 2 . 7 8   5 4 . 4 8   6 8 . 9 6   C L B P _ S _ M / C   3 2 . 8 2   4 4 . 1 6   5 3 . 6 4   3 7 . 2 4   4 9 . 3 0   5 9 . 3 1   4 4 . 3 3   5 6 . 9 2   6 6 . 4 7   C L T P _ S _ M / C   4 7 . 8 1   6 0 . 3 6   7 6 . 8 4   5 1 . 1 9   6 3 . 5 7   7 7 . 2 2   4 8 . 4 5   6 1 . 3 8   7 6 . 7 1   C L B P _ S / M   2 3 . 4 7   3 4 . 1 5   4 2 . 3 1   2 9 . 6 8   4 2 . 1 1   5 0 . 5 2   4 0 . 5 8   5 5 . 4 0   6 4 . 2 2   C L T P _ S / M   4 3 . 5 8   5 7 . 5 6   7 1 . 9 1   4 8 . 1 7   6 2 . 2 8   7 6 . 2 0   4 6 . 8 3   6 0 . 2 6   7 6 . 5 2   C L B P _ S / M / C   3 7 . 0 7   5 0 . 9 7   6 0 . 2 9   4 7 . 1 0   6 0 . 7 0   7 0 . 2 3   5 5 . 0 2   6 8 . 8 0   7 6 . 1 5   C L T P _ S / M / C   5 5 . 0 7   6 8 . 2 2   8 2 . 0 5   5 8 . 3 6   7 1 . 4 6   8 5 . 2 2   5 6 . 7 2   7 0 . 8 2   8 4 . 3 2       5.   CO NCLU SI O N S   I n   t h is   p ap er ,   th e   p r o p o s ed   C o m p leted   L o ca l  T er n ar y   P atte r n   ( C L T P )   tex tu r e  d escr ip to r   ar e  s tu d ie d   an d   ev al u ated   f o r   f ac e  r ec o g n itio n   tas k .   T w o   s ta n d ar d   f ac e  d atasets   ar e  u s ed   in   t h e  ex p er i m en ts   i n   th i s   s t u d y   w h ic h   ar e  J A FF E   a n d   P E I   d atasets .   Di f f er en t   n u m b er s   o f   tr ain in g   i m a g es   w it h   a  d i f f er en t   s ize  o f   t h e   d escr ip to r s   ar e  u s ed   in   th e  ex p er i m e n ts .   T h e  ex p er i m e n tal   r esu lts   s h o w ed   th e  s u p er io r it y   o f   th e  p r o p o s ed   C L T P   ag ain s t  C L B P   in   b o th   J AFFE  an d   P E I   d atab ases .   T h is   is   d u e  to   th e  p r o p er ties   o f   C L T P   c o m p ar ed   w it h   C L B P .         ACK NO WL E D G E M E NT S   T h i s   w o r k   is   s u p p o r t e d   b y   t h e  Un iv er s iti  Ma la y s ia  P ah a n g   ( UM P )   v ia  R esear ch   Gr an t  UM P   R DU1 6 0 3 4 9   an d   R esear ch   Gr an t U MP   DR U1 5 0 3 5 3 .       RE F E R E NC E S   [1 ]   W.   H.   Al - A ra sh i,   e t  a l. ,  “ Op ti m i z in g   p rin c ip a l  c o m p o n e n t  a n a ly si s  p e rf o r m a n c e   f o r  f a c e   r e c o g n it io n   u sin g   g e n e ti c   a lg o rit h m ,”   Ne u ro c o mp u ti n g ,   v o l.   1 2 8 ,   p p .   4 1 5 - 4 2 0 ,   2 0 1 4 .   [2 ]   K.  Et e m a d   a n d   R.   Ch e ll a p p a . ,   “ D isc rim in a n t  a n a l y sis  f o r  re c o g n it io n   o f   h u m a n   f a c e   i m a g e s , ”   J o u rn a l  o f  t h e   Op ti c a l   S o c iety   o f   Ame ric a   A . ,   v o l.   1 4 ,   p p .   1 7 2 4 – 1 7 3 3 ,   1 9 9 7 .   [3 ]   M .   S .   Ba rtl e tt ,   e t  a l .,  “ F a c e   re c o g n it io n   b y   in d e p e n d e n t  c o m p o n e n t  a n a ly sis , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Ne u r a l   Ne two rk s ,   v o l.   1 3 ,   p p .   1 4 5 0 - 1 4 6 4 ,   2 0 0 2 .   [4 ]   T .   A h o n e n ,   e t  a l . ,   “ F a c e   De sc rip ti o n   w it h   L o c a l  Bi n a ry   P a tt e rn s:  A p p li c a ti o n   to   F a c e   Re c o g n it io n , ”   IEE E   T ra n sa c ti o n s  o n   Pa tt e rn   A n a lys is  a n d   M a c h i n e   In telli g e n c e ,   v o l.   2 8 ,   p p .   2 0 3 7 - 2 0 4 1 ,   2 0 0 6 .   [5 ]   T .   Oja la,    e t  a l . ,   “ M u lt ires o lu t io n   g ra y - s c a le  a n d   ro tati o n   in v a rian t  t e x tu re   c las si f ica ti o n   w it h   l o c a l  b i n a ry   p a tt e rn s, ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Pa t ter n   An a lys is  a n d   M a c h in e   In telli g e n c e ,   v o l.   2 4 ,   p p .   9 7 1 – 9 8 7 ,   2 0 0 2 .     [6 ]   J.  X iao ,     e t  a l . ,   “ S UN   d a tab a se :  L a r g e sc a le  sc e n e   re c o g n it io n   f ro m   a b b e y   to   z o o , ”   in   2 0 1 0   IEE E  Co mp u ter   S o c iet y   Co n fer e n c e   o n   Co m p u ter   Vi si o n   a n d   Pa tt e rn   Rec o g n it io n ,   p p .   3 4 8 5   – 3 4 9 2 ,   2 0 1 0 .   [7 ]   X .   W a n g ,   e t  a l . ,  “ A n   HO G - L B P   h u m a n   d e tec to r  w it h   p a rti a l  o c c lu sio n   h a n d li n g , ”   in   1 2 t h   IE E   In ter n a ti o n a l     Co n fer e n c e   o f  C o mp u ter   Vi sio n ,   p p .   3 2 – 3 9 ,   2 0 0 9   [8 ]   V .   T a k a la    a n d   M .   P ietik a in e n ,   “ M u lt i - o b jec t  trac k in g   u si n g   c o lo r ,   tex tu re   a n d   m o ti o n , ”   in   Pro c e e d i n g s  o f  th e   2 0 0 7  IEE E  Co m p u ter   S o c iety   Co n fer e n c e   o n   Co m p u ter   Vi si o n   a n d   Pa tt e rn   Rec o g n it i o n ,   p p .   1 – 7 ,   2 0 0 7 .   [9 ]   S .   M o o re   a n d   R.   Bo w d e n ,   “ L o c a l  b in a ry   p a tt e rn s  f o r  m u lt i - v ie w  fa c ial  e x p re ss io n   re c o g n it io n , ”  Co mp u ter   Vi si o n   a n d   Ima g e   Un d e rs ta n d in g ,   v o l /i ss u e :   1 1 5 ( 4 ),   p p .   5 4 1 - 5 5 8 ,   2 0 1 1 .   [1 0 ]   J .  Y.  Ch o i ,   e t  a l .,   “ Co l o r  lo c a l  tex tu re   f e a tu re s  f o r  c o lo r  f a c e   re c o g n it io n , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s o n   Ima g e   Pro c e ss in g ,  v o l.   2 1 ,   p p .   1 3 6 6 – 1 3 8 0 ,   2 0 1 2 .   [1 1 ]   X .   T a n   a n d   B.   T rig g s,  “ En h a n c e d   lo c a l  tex tu re   f e a tu re   s e ts  f o r  f a c e   re c o g n it io n   u n d e r  d if f icu lt   li g h ti n g   c o n d i ti o n s , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Pa t ter n   An a lys is  a n d   M a c h in e   In telli g e n c e ,   v o l.   1 9 ,   p p .   1 6 3 5 – 1 6 5 0 ,   2 0 1 0 .   [1 2 ]   Z.   G u o ,   e t  a l . ,   “ A   c o m p lete d   m o d e li n g   o f   lo c a l  b in a ry   p a tt e rn   o p e ra to r  f o r  tex tu re   c las sifica ti o n , ”   IEE E   Tr a n sa c ti o n s  o n   Ima g e   Pro c e ss in g ,   v o l.   1 9 ,   p p .   1 6 5 7 – 1 6 6 3 ,   2 0 1 0 .   [1 3 ]   Y.  Zh a o ,   e t  a l .,  “ Co m p lete d   lo c a l  b in a ry   c o u n t  f o r  ro tatio n   in v a rian t  tex tu re   c las si f ica ti o n ,”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Ima g e   Pro c e ss in g ,   v o l.   2 1 ,   pp.   4 4 9 2 – 4 4 9 7 ,   2 0 1 2 .   [1 4 ]   S .   S i n g h ,   e t  a l . ,   “ A p p li c a ti o n   o f   Co m p lete   L o c a l  Bin a r y   P a tt e rn   M e th o d   f o r  f a c ial  e x p re ss io n   re c o g n it io n ,”   i n  4 t h     In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e     In telli g e n t  Hu ma n   Co m p u ter   I n ter a c ti o n   ( IHCI) ,   p p .   1 - 4 ,   2 0 1 2 .   [1 5 ]   J.  L i,     e t  a l .,  “ F a c ial  e x p re ss io n   re c o g n it io n   b a se d   o n   c o m p lete d   lo c a l  b in a ry     p a tt e rn   a n d   S RC ,”   i n   9 t h   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Na t u ra l   Co mp u t a t io n   ( ICNC) ,   p p .   3 3 3 - 3 3 7 ,   2 0 1 3 .   [1 6 ]   S.   A.   A.   M .   F a u d z i  a n d   N.  Ya h y a ,     “ Ev a lu a ti o n   o f   L BP - b a se d   f a c e   re c o g n it io n   tec h n iq u e s ,”   i n   5 th   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   In telli g e n t     a n d   Ad v a n c e d   S y ste ms   ( ICIAS ) ,   p p .   1 - 6,   2 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F a ce   R ec o g n itio n   Usi n g   C o m p leted   Lo ca l Tern a r y  P a tter n   ( C LT P )   Textu r e  De s crip to r   ( Ta h a   H.   R a s s em)   1601   [1 7 ]   T .   H.  Ra ss e m   a n d   B.   E.   K h o o ,   “ Co m p lete d   lo c a l  tern a ry   p a tt e rn   f o r  ro tatio n   i n v a rian t  tex tu re   c las sif ica ti o n ,”   T h e   S c ien ti fi c   W o rl d   J o u rn a l ,   2 0 1 4 .   [1 8 ]   Ra ss e m   T .   H . ,  e t  a l .,   “ P e rf o r m a n c e   e v a lu a ti o n   o f   Co m p lete d   L o c a l   T e rn a r y   P a tt e rn s  (CL T P )  f o r  m e d ica l,   sc e n e   a n d   e v e n t  i m a g e   c a te g o risa ti o n ,”   i n   4 th   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o f  S o ft wa re   En g in e e rin g   a n d   Co mp u ter   S y ste ms   ( ICS ECS ) ,   p p .   3 3 - 3 8 ,   2 0 1 5 .   [1 9 ]   M .   J.  Ly o n s,  e t   a l. ,   “ A u to m a ti c   c las sif ic a ti o n   o f   sin g le  fa c ial  i m a g e s ,”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Pa tt e r n   An a lys is  a n d   M a c h in e   In telli g e n c e ,   v o l .   2 1 ,   p p .   1 3 5 7 - 1 3 6 2 ,   1 9 9 9 .   [2 0 ]   C.   E.   T h o m a z   a n d   G .   A .   G irald i,   “ A   n e w   ra n k in g   m e th o d   f o r  p ri n c ip a l  c o m p o n e n ts   a n a ly sis  a n d   it s   a p p li c a ti o n   to   f a c e   i m a g e   a n a l y sis ,”   Ima g e   a n d   Vi sio n   Co mp u ti n g ,   v o l.   2 8 ,   p p .   9 0 2 - 9 1 3 ,   2 0 1 0 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       T a h a   H.  R a ss e m   re c e iv e d   th e   B. S c .   d e g re e   in   Co m p u ter  En g in e e rin g   f ro m   Un iv e r sit y   o f  T e c h n o lo g y ,   Ba g h d a d ,   Ira q   in   2 0 0 1 ,   M . T e c h   in   C o m p u ter  S c ien c e   f ro m   Un iv e rsit y   o f   H y d e ra b a d ,   Hy d e ra b a d ,   In d ia  i n   2 0 0 7 ,   a n d   P h D   in   th e   S c h o o l  o f   El e c tri c a l  &   El e c tro n ic   En g in e e rin g   (Co m p u ter E n g in e e ri n g -   Im a g e   P ro c e ss in g )   f ro m   Un iv e rsiti   S a in s M a lay sia   in   2 0 1 4 .   Cu rre n tl y ,   h e   is  a   se n io r  lec tu re r  in   fa c u lt y   o f  c o m p u ter  s y ste m s  a n d   so f t w a r e   e n g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a lay sia   P a h a n g   (UM P ) .   His res e a rc h   in tere st i s   in   th e   a re a   o f   c o m p u ter v isio n ,   im a g e   p ro c e ss in g ,   a n d   d ig it a l  w a ter m a r k in g .   He   w a s  a n   a ss istan t  lec tu re r  in   Co m p u ter  En g in e e rin g   De p a rtme n t,   S c h o o l  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g   a t  Ho d e id a h   U n iv e rsity ,   Ho d e id a h ,   Ye m e n       Na srin   M .   M a k b o l  re c e iv e d   th e   B. S c .   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   Un iv e rsit y   o f  T e c h n o lo g y ,   Ba g h d a d ,   Ira q   in   2 0 0 1 ,   M . T e c h   in   C o m p u ter  S c ien c e   f ro m   Un iv e rsit y   o f   H y d e ra b a d ,   Hy d e ra b a d ,   In d ia  i n   2 0 0 7 ,   a n d   P h D   in   th e   S c h o o l  o f   El e c tri c a l  &   El e c tro n ic   En g in e e r in g   (Co m p u ter  E n g in e e rin g -   Dig it a l  S ig n a l   P r o c e ss in g )   f r o m   Un iv e rsiti   S a in s  M a lay si a   in   2 0 1 5 .   Cu rre n tl y ,   h e   is  a   p o std o c to ra l  f e ll o w   at   S c h o o l  o f   El e c tri c a l  &   El e c tro n ic  En g in e e r in g ,   Un iv e rsiti   S a in s  M a lay si a .   H er   re se a rc h   in tere st  is   in   th e   a re a   o f  im a g e   p ro c e ss in g ,   a n d   d ig it a l   w a t e r m a r k in g .   Sh e   w a s   a n   a ss i sta n t  lec tu re r  in   Co m p u ter  S c i e n c e   De p a rt m e n t,   S c h o o l  o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e ri n g   a t  Ho d e i d a h   Un iv e rsit y ,   Ho d e i d a h ,   Ye m e n .       S a m   Yin   Ye e   re c e iv e d   th e   B. S c .   d e g re e   in   M u l ti m e d ia  a n d   Gra p h ics ,   Un iv e rsiti   M a lay sia   P a h a n g ,   2 0 1 7 .   C u rre n tl y ,   sh e   w il l  sta rt  h e r  m a ste r  stu d y   u n d e r  Dr   T a h a   H.  Ra ss e m   su p e rv isio n .   He r  re se a rc h   in tere st i s in   t h e   a re a   o f   th e   im a g e   p ro c e ss in g ,   a n d   tex t u re   c las sif ic a ti o n .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.