Med den snabba utvecklingen av digital bild- och kommunikationsteknik blir bilduppsättningsbaserad ansiktsigenkänning (ISFR) allt viktigare. En viktig fråga för ISFR är hur man på ett effektivt och effektivt sätt representerar den frågeansiktsbild som ställs in genom att använda galleriets ansiktsbildsuppsättningar. De inställda avståndsbaserade metoderna ignorerar förhållandet mellan galleriuppsättningar, medan de representerar frågeuppsättningsbilder individuellt över galleriuppsättningarna ignorerar korrelationen mellan frågeuppsättningsbilder. I detta dokument föreslår vi en ny bilduppsättning baserad på gemensam representation och klassificeringsmetod för ISFR. Genom att modellera frågeuppsättningen som ett konvext eller regulariserat skrov representerar vi detta skrov gemensamt över alla galleriuppsättningar. Med de avgjorda representationskoefficienterna kan avståndet mellan frågeuppsättningen och varje galleriuppsättning sedan beräknas för klassificering. Den föreslagna modellen utvidgar naturligt och effektivt den bildbaserade samarbetsrepresentationen till en bilduppsättning baserad på en, och våra omfattande experiment med referensdatabaser för ISFR visar hur överlägsen den föreslagna metoden är jämfört med de senaste ISFR-metoderna under olika givna storlekar, både vad gäller igenkänningsgrad och effektivitet.
Zhu m.fl. REF föreslog en ny bilduppsättning baserad på samarbete representation och klassificeringsmetod genom att modellera frågeuppsättningen som konvex eller regulariserad skrov för ansiktsigenkänning.
Image Set based Collaborative Representation for Face Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Volume 9, Issue 7, May 2014, Pages 1120-1132', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}