Ansiktsigenkänning med flera åsikter är ett utmanande forskningsproblem. De flesta av de befintliga verken har fokuserat på att extrahera gemensam information mellan flera olika åsikter för att förbättra erkännandet. När pose-variationen är för stor eller saknas kan det dock hända att "delad information" inte tas fram på rätt sätt, vilket leder till dåliga erkännanderesultat. I detta dokument föreslår vi en ny metod för ansiktsigenkänning med flera bilder för att övervinna den stora pose variation och saknas pose problem. Genom att introducera en ny blandad norm väljer den föreslagna metoden automatiskt ut kandidater från galleriet för att bäst representera en grupp starkt korrelerade ansiktsbilder i en frågeuppsättning för att förbättra klassificeringsnoggrannheten. Denna blandade norm kombinerar fördelarna med både gles representationsbaserad klassificering (SRC) och gemensam gles representationsbaserad klassificering (JSRC). En avräkning mellan l 1 -normen från SRC och l 2,1 -normen från JSRC införs för att uppnå detta mål. På grund av denna egenskap minskar den föreslagna metoden påverkan när en ansiktsbild är osynlig och har stor pose variation i igenkänningsprocessen. Och när vissa ansiktsbilder med en viss grad av osynlig pose variation visas, denna Mars 12, 2015 blandade norm kommer att hitta en optimal representation för dessa frågebilder baserat på den delade information som induceras från flera vyer. Dessutom tar vi också itu med ett öppet problem i robust gles representation och klassificering som använder l 1 -norm på förlustfunktionen för att uppnå en robust lösning. För att lösa denna formulering, vi härleda en enkel, men bevisligen konvergerande algoritm baserad på den kraftfulla alternativa riktningsmetoden för multiplikatorer (ADMM) ram. Vi erbjuder omfattande jämförelser som visar att vår metod överträffar andra toppmoderna algoritmer på CMU-PIE, Yale B och Multi-PIE databaser för multi-view ansiktsigenkänning.
Zhang m.fl. REF föreslog en metod för klassificering av blandad norms gles representation för att utnyttja korrelationen mellan variansbilderna i frågan om igenkänning av flera vyer.
Mixed-norm sparse representation for multi view face recognition
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}