Ansiktsigenkänning med stora pose- och belysningsvariationer är ett utmanande problem i datorseendet. Detta dokument tar upp denna utmaning genom att föreslå en ny inlärningsbaserad ansiktsrepresentation: ansiktsidentitetsbevarande (FIP). Till skillnad från konventionella ansiktsdeskriptorer, FIP-funktioner kan avsevärt minska intra-identitet varianser, samtidigt som diskriminering mellan identiteter upprätthålls. Dessutom kan FIP-funktioner som extraheras från en bild under någon pose och belysning användas för att rekonstruera dess ansikte bild i kanonisk vy. Denna egenskap gör det möjligt att förbättra prestandan hos traditionella deskriptorer, såsom LBP [2] och Gabor [31], som kan extraheras från våra rekonstruerade bilder i kanonisk vy för att eliminera variationer. För att lära oss FIP-funktionerna designar vi noggrant ett djupt nätverk som kombinerar funktionens extraktionslager och återuppbyggnadslagret. Den förra kodar in en ansiktsbild i FIP-funktionerna, medan den senare omvandlar dem till en bild i den kanoniska vyn. Omfattande experiment i den stora ansiktsdatabasen MultiPIE [7] visar att den avsevärt överträffar de senaste metoderna för ansiktsigenkänning.
Zhu m.fl. REF föreslog ett djupt nätverk för att omvandla en ansiktsbild under godtycklig ställning och belysning till en kanonisk vy.
Deep Learning Identity-Preserving Face Space
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}