Visuell perception är ett utmanande problem delvis på grund av ljusvariationer. En möjlig lösning är att först uppskatta en belysningsinvariant representation innan man använder den för igenkänning. Föremålet albedo och ytnormalerna är exempel på sådana representationer. I detta papper introducerar vi en flerskiktsgenerativ modell där de latenta variablerna inkluderar albedo, ytnormaler, och ljuskällan. Genom att kombinera Deep Belief Nets med Lambertian reflexion antagande kan vår modell lära sig bra priors över albedo från 2D-bilder. Belysningsvariationer kan förklaras genom att endast ändra den latenta ljusvariabeln i vår modell. Genom att överföra inlärd kunskap från liknande objekt är det möjligt att uppskatta albedo och ytnormaler från en enda bild i vår modell. Experiment visar att vår modell kan generalisera samt förbättra över standard baslinjevärden i en-shot ansikte igenkänning.
REF kombinerade Lambertianska reflektionsantaganden med Deep Trolief Networks för att lära sig en tidigare över reflektionen av gråskaliga bilder och tillämpa deras Deep Lambertian Network på en-shot ansikte erkännande.
Deep Lambertian Networks
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}