Även om betydande framsteg har gjorts i erkännandet av ansikten under kontrollerade tittarförhållanden, ansikte erkännande "i det vilda" förblir ett utmanande olöst problem [12, 13, 21]. Intressant, medan människor är i allmänhet utmärkt på att identifiera bekanta individer under sådana förhållanden, är deras prestation betydligt sämre med obekanta individer [5] och grupper [19], vilket leder till tanken att hjärnan kan ha förstärkt eller specialiserade representationer av bekanta individer [6]. Inspirerade av dessa observationer utforskade vi användningen av ett antal subrymdsanalystekniker, tillämpade på olika visuella representationer, för att generera personspecifika subrymder av "familiära" individer för ansiktsidentifiering. I synnerhet introducerar vi en personspecifik tillämpning av partiella minst kvadrater (PS-PLS) för att generera per-individuella subrymder, och visar att verksamhet i dessa subrymder ger toppmodern prestanda på den utmanande PubFig83 välkända ansiktsidentifiering riktmärke. Resultaten understryker den potentiella betydelsen av att införliva ett begrepp om förtrogenhet i system för erkännande.
I REF presenteras personspecifik subrymdsanalys för identifiering av kändisar.
Person-Specific Subspace Analysis for Unconstrained Familiar Face Identification.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}