Abstract-We utvecklar en transform-invariant PCA (TIPCA) teknik som syftar till att exakt karakterisera de inneboende strukturerna i det mänskliga ansiktet som är invarianta till de i-plan transformationer av utbildningsbilder. Speciellt anpassar TIPCA bildensemblen växelvis och skapar den optimala eigenrymden, med målet att minimera det genomsnittliga kvadratfelet mellan de anpassade bilderna och deras rekonstruktioner. Lärandet från FERET ansiktsbild ensemble av 1.196 ämnen validerar den ömsesidiga främjandet mellan bilduppriktning och eigenspace representation, vilket så småningom leder till den optimerade kodning och igenkänning prestanda som överträffar handgjorda anpassning baserat på ansikts landmärken. Experimentella resultat tyder också på att state-of-the-art invariant deskriptorer, såsom lokala binära mönster (LBP), histogram av orienterad gradient (HOG), och Gabor energifilter (GEF), och klassificeringsmetoder, såsom sparse representationsbaserad klassificering (SRC) och stöd vektor maskin (SVM), kan dra nytta av att använda TIPCAaligned ansikten, i stället för de manuellt ögonjusterade ansikten som allmänt betraktas som mark-truth justering. Gynnsamma noggrannheter mot de senaste resultaten på ansiktskodning och ansiktsigenkänning rapporteras.
Metoden transform-invariant PCA (TIPCA) används för att identifiera ansiktstecken genom att anpassa bilden och göra optimal eigenspace för att minimera det genomsnittliga kvadratfelet REF.
Transform-Invariant PCA: A Unified Approach to Fully Automatic FaceAlignment, Representation, and Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}