• 一种新型的生物动机的脸部识别的算法基于极的频率。 极频率的描述中提取的脸部图像通过傅立叶-贝塞尔的变换(业内历史悠久、值得信赖的)。 目前的大多数脸部识别的算法是基于特征提取从笛卡尔的角度，典型的大多数模拟和数字成像系统。

    的灵长类动物的视觉系统，另一方面，已知过程的视觉刺激对数。 替换表示的一种图像在极的频率域的两个维里叶-贝塞尔的变换。 这个转变发现了几个应用分析模式在圆域，但是很少用于图像识别。

    这些结果表明高参考价值的极频内容的脸部图像关于识别和核查任务，笛卡尔频内容可补充信息有关的主体的身份，但可能只有当的图像不前的标准化。 给傅里叶-贝塞尔转变为面部识别一个尝试，看看什么是真正能够！

  • एक उपन्यास जैविक रूप से प्रेरित चेहरे मान्यता एल्गोरिथ्म पर आधारित ध्रुवीय आवृत्ति प्रस्तुत किया है. ध्रुवीय आवृत्ति वर्णनकर्ता से निकाले जाते हैं चेहरा छवियों से फूरियर-Bessel बदलना (एफबीटी). सबसे वर्तमान के चेहरे मान्यता एल्गोरिदम के आधार पर कर रहे हैं निकासी की सुविधा से एक कार्तीय परिप्रेक्ष्य, के लिए विशिष्ट सबसे अधिक एनालॉग और डिजिटल इमेजिंग सिस्टम है ।

    रहनुमा दृश्य प्रणाली, दूसरे हाथ पर, के लिए जाना जाता है प्रक्रिया दृश्य उत्तेजनाओं logarithmically. एक विकल्प का प्रतिनिधित्व एक छवि में ध्रुवीय आवृत्ति डोमेन है दो आयामी फूरियर-Bessel को बदलने. इस रूपांतरण पाया कई अनुप्रयोगों के विश्लेषण करने में पैटर्न में एक परिपत्र डोमेन था, लेकिन शायद ही कभी शोषण के लिए छवि मान्यता है ।

    इन परिणामों से संकेत मिलता है उच्च जानकारीपूर्ण मूल्य के ध्रुवीय आवृत्ति सामग्री की छवियों के संबंध में मान्यता और सत्यापन कार्य है, और है कि कार्तीय आवृत्ति सामग्री पूरक कर सकते हैं विषयों के बारे में जानकारी' पहचान है, लेकिन संभवतः केवल जब छवियों नहीं कर रहे हैं पूर्व सामान्यीकृत है । दे फूरियर-Bessel को बदलने के लिए चेहरा पहचान एक कोशिश देखने के लिए क्या यह वास्तव में सक्षम है!

  • A novel biologically motivated face recognition algorithm based on polar frequency is presented. Polar frequency descriptors are extracted from face images by Fourier-Bessel transform (FBT). Most of the current face recognition algorithms are based on feature extraction from a Cartesian perspective, typical to most analog and digital imaging systems.

    The primate visual system, on the other hand, is known to process visual stimuli logarithmically. An alternative representation of an image in the polar frequency domain is the two-dimensional Fourier-Bessel Transform. This transform found several applications in analyzing patterns in a circular domain, but was seldom exploited for image recognition.

    These results indicate the high informative value of the polar frequency content of face images in relation to recognition and verification tasks, and that the Cartesian frequency content can complement information about the subjects’ identity, but possibly only when the images are not pre-normalized. Give Fourier-Bessel Transform for Face Recognition a try to see what it's really capable of!