Vi introducerar en ny metod för ansiktsigenkänning från bilduppsättningar. I vår inställning varje test och utbildning exempel är en uppsättning bilder av en individs ansikte, inte bara en enda bild, så erkännande beslut måste baseras på jämförelser av bilduppsättningar. Metoder för detta har två huvudaspekter: de modeller som används för att representera de enskilda bilduppsättningarna och den likhetsmått som används för att jämföra modellerna. Här representerar vi bilder som punkter i ett linjärt eller affint utrymme och karakteriserar varje bild som sätts av en konvex geometrisk region (den affina eller konvexa skrovet) spänns av sina funktionspunkter. Set olikhet mäts med geometriska avstånd (avstånd närmast inflygning) mellan konvexa modeller. För att minska påverkan av outliers använder vi robusta metoder för att kasta ingångar som är långt ifrån den monterade modellen. Kärntricket gör det möjligt att utvidga tillvägagångssättet till implicita funktionskartläggningar och därmed hantera komplexa och icke-linjära grenrör av ansiktsavbildningar. Experiment på två offentliga ansikte dataset visar att våra föreslagna metoder överträffar ett antal befintliga state-of-the-art sådana.
Till exempel föreslog Cevikalp och Triggs REF att modellera bilduppsättningar som täta konvexa geometriska regioner i funktionsutrymmet.
Face recognition based on image sets
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}