Abstract-coupled rymdinlärning är en effektiv ram för heterogen ansiktsigenkänning. I det här dokumentet föreslår vi en ny kopplad diskriminant analysmetod för att förbättra den heterogena ansiktsigenkänningen. Det finns två huvudsakliga fördelar med den föreslagna metoden. För det första används alla prover från olika metoder för att representera de kopplade prognoserna, så att tillräcklig diskriminativ information kan tas fram. För det andra införlivas lokalinformationen i kärnrymden i den kopplade diskriminanta analysen som ett hinder för att förbättra generaliseringsförmågan. I synnerhet presenteras två genomföranden av lokalitetsbegränsning i kärnrymd (LKS)-baserade kopplade diskriminanta analysmetoder, nämligen LCKS-kopplade diskriminantanalys (LKS-CDA) och LCKS-kopplade spektral regression (LKS-CSR). Omfattande experiment på tre fall av heterogen ansiktsmatchning (hög kontra låg bildupplösning, digital foto kontra video bild, och synligt ljus kontra nära infraröd) validerar den föreslagna metodens effektivitet. Index Terms-Face-igenkänning, heterogen ansiktsigenkänning, kopplad diskriminantanalys, kopplad spektral regression, lokalitetsbegränsning i kärnrymden.
I REF föreslås en kopplad diskriminant analysmetod som involverar lokal information i kärnrymden.
Coupled Discriminant Analysis for Heterogeneous Face Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}