Abstrakt. Liten provstorlek och svår ansiktsvariation är två utmanande problem för ansiktsigenkänning. I detta dokument föreslår vi en strategi för SIS (Single Image Subspace) för att ta itu med dessa två problem. För att hantera den förra representerar vi varje enskild bild som en subrymd som spänns av dess syntetiserade (förändrade) prover, och använder en nydesignad subrymdsavståndsmätare för att mäta subrymdernas avstånd. För att ta itu med den senare delar vi in en ansiktsbild i flera regioner, beräknar bidragspoängen för utbildningsprover baserade på de extraherade subrymderna i varje region, och aggregerar poängen för alla regioner för att ge det slutliga igenkänningsresultatet. Experiment på välkända ansiktsdatabaser som AR, Extended YALE och FERET visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar vissa kända metoder inte bara i scenariot med ett träningsprov per person, utan också i scenariot med flera träningsprover per person med betydande ansiktsvariationer.
I REF, Liu et al. föreslås representera varje enskild (utbildning och testning) bild som en subrymd som spänns av syntetiserade skiftade bilder och utformade en ny subrymdsavståndsmått.
Single Image Subspace for Face Recognition
{'venue': 'AMFG', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}