Vårt mål i detta papper är att kraftfullt matcha frontal ansikten i närvaro av extrema ljusförändringar, med endast en träningsbild per person och en enda sond bild. I de ljusförhållanden vi anser, som inkluderar de med den dominerande ljuskällan placerad bakom och på sidan av användaren, direkt ovanför och pekar nedåt eller faktiskt nedanför och pekar uppåt, är detta ett mycket utmanande problem. Förekomsten av skarpa gjutna skuggor, stora dåligt upplysta regioner i ansiktet, kvant och kvantisering buller och andra störande effekter, gör det svårt att extrahera en tillräckligt diskriminerande men ändå robust representation. Vi introducerar en representation som är baserad på bilden lutning riktningar nära robusta kanter som motsvarar karakteristiska ansiktsdrag. Robusta kanter extraheras med hjälp av en kaskad av bearbetning steg, som var och en försöker utnyttja ytterligare diskriminerande information eller normalisera för en viss källa till extra-personlig utseende variabilitet. Den föreslagna representationen utvärderades på den extremt svåra uppsättningen YaleB-data. Till skillnad från de flesta av de tidigare arbetena inkluderar vi alla tillgängliga belysningar, utföra utbildning med en enda bild per person och matcha dessa också till en enda sond bild. I denna utmanande utvärderingsuppsättning uppnådde den föreslagna gradientkantskartan 0,8 % felfrekvens, vilket visar ett nästan perfekt beteende hos mottagaren och operatörens karakteristiska kurv. Detta är den överlägset bästa prestanda som uppnås i denna uppsättning rapporteras i litteraturen, de bäst presterande metoder som tidigare föreslagits uppnå felfrekvenser på cirka 6-7%.
Gradient edge kart funktioner beräknas med hjälp av en kaskad av bearbetning steg för belysning invariant frontal representation REF.
Gradient Edge Map Features for Frontal Face Recognition under Extreme Illumination Changes.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}