De flesta algoritmer [3, 7, 10,11] som hittills föreslagits för att posera invarianta ansiktsigenkänning behöver flera bilder av varje ämne. Vi föreslår en strategi som kan känna igen ansikten i en mängd olika poser även om en galleri databas innehåller bilder av bara en pose per person. Metoden fungerar enligt följande. När en sondbild ges, upptäcks ansiktsregionen i bilden och dess landmärken, till exempel ögonen, lokaliseras. Den resulterande sond ansikte regionen registreras med ansiktet i galleriet. Ansiktsregionen är uppdelad i ett antal små delregioner, och varje delregion jämförs med motsvarande delregion i åhörarläktaren. För att jämföra de två, ett likhetsvärde för varje delregion, definieras av summan av squared difference (SSD) efter normalisering av bilden (så effektivt samma som normaliserad korrelation), beräknas efter fmer justering görs för att kompensera för potentiella fel i registrering och den lokala deformation på grund av pose och andra variationer. Det totala likhetsvärdet mellan sonden ansikte och galleriet ansikte erhålls sedan genom att kombinera likhetsvärdena för alla delregioner. Den viktigaste idén med OUT-metoden är att när vi kombinerar dessa likhetsvärden i delregioner tar vi hänsyn till hur likhetsvärdet för varje delregion, och därmed dess nytta, förändras i form av ansiktsförändringar. Vi har utvecklat en probabilistisk modell av denna förändring genom att använda en stor uppsättning utbildningsbilder från CMU PIE-databasen [4], som består av ansiktsbilder av en uppsättning människor från många olika synvinklar. I ett ansikte erkännande uppgift av olika poser, visades det att vår algoritm överträffade en basal algoritm (PCA) och en kommersiell produkt för ansiktsigenkänning.
Kanade och Yamada REF utvecklade en probabilistisk modell av hur ansiktets utseende förändras med synvinkel, där ansiktsbilder separeras till en uppsättning oberoende fläckar.
Multi-subregion based probabilistic approach toward pose-invariant face recognition
{'venue': 'Proceedings 2003 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation. Computational Intelligence in Robotics and Automation for the New Millennium (Cat. No.03EX694)', 'journal': 'Proceedings 2003 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation. Computational Intelligence in Robotics and Automation for the New Millennium (Cat. No.03EX694)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}