Ansiktsigenkänning har varit ett aktivt forskningsområde under de senaste årtiondena. I allmänhet kan ansiktsigenkänning vara mycket utmanande på grund av variationer i synvinkel, belysning, ansiktsuttryck, etc. Därför är det viktigt att extrahera funktioner som är invarianta till vissa eller alla av dessa variationer. Här har en ny bildrepresentation, som kallas spridningstransform/nätverk, använts för att extrahera funktioner från ansikten. Den spridningstransform är en typ av convolutional nätverk som ger en kraftfull multi-lager representation för signaler. Efter extraktion av spridning funktioner, PCA tillämpas för att minska dimensionaliteten av data och sedan en multi-klass stöd vektor maskin används för att utföra igenkänning. Den föreslagna algoritmen har testats på tre ansiktsdatauppsättningar och uppnått en mycket hög igenkänningsgrad.
Författarna i REF föreslog en algoritm som använder ett konvolutionsnätverk som heter spridningstransform/nätverk som ger en multi-lager representation av signalen och är invariant till översättning, liten deformation, och rotation.
Face recognition using scattering convolutional network
{'venue': '2017 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB)', 'journal': '2017 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}