Abstract-Sparse Representation-Based Classification (SRC) är ett genombrott i ansikte erkännande under de senaste åren som framgångsrikt har tagit itu med problemet med erkännande med tillräcklig utbildning bilder av varje galleri ämne. I detta dokument utökar vi SRC till tillämpningar där det finns väldigt få, eller till och med en enda, utbildningsbilder per ämne. Utökad Sparse Representation-Based Classifier (ESRC) använder en extra intraklassig variantordlista för att representera den möjliga variationen mellan utbildnings- och testbilder, förutsatt att variationerna i ett ämne inom klassen kan approximeras genom en gles linjär kombination av dem av andra ämnen. Ordboken atomer representerar vanligtvis intraklass urval skillnader som beräknas från antingen galleriet ansikten själva eller de generiska ansikten som är utanför galleriet. Experimentella resultat på AR- och FERET-databaserna visar att ESRC har bättre generaliseringsförmåga än SRC för underurvald ansiktsigenkänning under varierande uttryck, belysning, förklädnader och åldrar. De överlägsna resultaten av ESRC tyder på att om ordboken är korrekt konstruerad, SRC algoritmer kan generalisera väl till den storskaliga ansiktsigenkänning problem, även med en enda träningsbild per klass.
Deng m.fl. REF utvidgade SRC-algoritmen genom att lägga till ett intraklassiskt face variationslexikon till träningsdata.
Extended SRC: Undersampled Face Recognition via Intraclass Variant Dictionary
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}