Sammanfattning —Det klassiska sättet att försöka lösa problemet med ansiktsigenkänning (eller objektigenkänning) är genom att använda stora och representativa datamängder. I många tillämpningar är dock endast ett prov per klass tillgängligt för systemet. I detta bidrag beskriver vi ett probabilistiskt tillvägagångssätt som kan kompensera för oprecis lokaliserade, delvis ockluded, och uttryck-varianta ansikten även när endast ett enda träningsprov per klass är tillgänglig för systemet. För att lösa lokaliseringsproblemet hittar vi subrymden (inom funktionsutrymmet, t.ex. eigenspace) som representerar detta fel för var och en av träningsbilderna. För att lösa ocklusionsproblemet delas varje ansikte in i k lokala regioner som analyseras isolerat. I motsats till andra tillvägagångssätt där ett enkelt röstningsutrymme används presenterar vi en probabilistisk metod som analyserar hur agoo en lokal match är. För att göra igenkänningssystemet mindre känsligt för skillnaderna mellan ansiktsuttrycket som visas på träningen och testbilderna väger vi de resultat som erhållits på varje lokalt område utifrån hur mycket av detta lokala område som påverkas av uttrycket som visas på den aktuella testbilden.
Martinez REF föreslog ett lokalt probabilistiskt tillvägagångssätt, där varje individs subrymd lärs ut och representeras av en separat Gaussisk fördelning.
Recognizing Imprecisely Localized, Partially Occluded, and Expression Variant Faces from a Single Sample per Class
{'venue': 'IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}