Abstract-Face igenkänning algoritmer utför mycket opålitligt när pose av sonden ansikte skiljer sig från galleri ansikte: typiska funktion vektorer varierar mer med pose än med identitet. Vi föreslår en generativ modell som skapar en en-till-många kartläggning från en idealiserad "identitet" utrymme till den observerade datarymden. I identitetsutrymmet varierar inte representationen för varje individ med pose. Vi modellerar den uppmätta funktionen vektor som genereras av en pose-contingent linjär omvandling av identitetsvariabeln i närvaro av Gaussian buller. Vi kallar denna modell "bundet" faktoranalys. Valet av linjär omvandling (faktorer) beror på posen, men belastningarna är konstant (bundet) för en given individ. Vi använder EM-algoritmen för att uppskatta linjära omvandlingar och bullerparametrar från träningsdata. Vi föreslår ett probabilistiskt avståndsmått som gör det möjligt att fastställa en fullständig baksida över möjliga tändstickor. Vi introducerar en ny funktionsextraktionsprocess och undersöker igenkänningsprestanda genom att använda FERET-, XM2VTS- och PIE-databaserna. Erkännande prestanda jämförs gynnsamt med samtida metoder.
Tied Factor Analysis REF försökte hitta identitetsfunktionen oberoende av poser genom en grupp av vinkel specificerade linjära funktioner genom ett probabilistiskt tillvägagångssätt.
Tied Factor Analysis for Face Recognition across Large Pose Differences
{'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']}