Abstrakt. Ansiktsigenkänning med enstaka prov per person (SSPP) är en mycket utmanande uppgift eftersom det i ett sådant scenario är svårt att förutsäga ansiktsvariationer av ett frågeprov av galleriet prover. Med tanke på att olika delar av mänskliga ansikten har olika betydelse för att kännas igen, och det faktum att de intraklassiska ansiktsvariationerna kan delas mellan olika ämnen, föreslår vi en lokal generisk representation (LGR) baserad ram för ansiktsigenkänning med SSPP. En lokal galleri ordbok byggs genom att extrahera angränsande patchar från galleriets dataset, medan en intra-klass variation ordbok byggs genom att använda en extern generisk dataset för att förutsäga möjliga ansiktsvariationer (t.ex., belysning, pose, uttryck och förklädnader). LGR minimerar den totala representationen av frågeprovet över den lokala galleriordboken och den generiska variationsordboken, och den använder korrentropi för att mäta representationsresten av varje plåster. Halvkvadratanalys används för att lösa optimeringsproblemet. LGR tar fördelarna med patchbaserad lokal representation och generisk variation representation, som visar ledande prestanda i ansiktsigenkänning med SSPP.
Zhu m.fl. I Ref föreslogs en ram baserad på lokal generisk representation för att lösa problemet med SSPP FR.
Local Generic Representation for Face Recognition with Single Sample per Person
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}