Abstract-Den stora begränsningen i nuvarande ansiktsigenkänningssystem är att de inte presterar särskilt bra i okontrollerade miljöer, det vill säga när ansikten presenterar variationer i pose, belysning, ansiktsuttryck och miljö. Detta är ett allvarligt hinder i tillämpningar som brottsbekämpning och övervakningssystem. För att ta itu med denna begränsning inför vi i detta dokument en förbättrad strategi för att garantera ett robust ansiktsigenkänning, som bygger på två innovativa idéer. Först använder vi en ny flerskalig riktad ram, kallad Shearlet Network (SN), för att extrahera ansiktsdrag. Fördelen med detta tillvägagångssätt kommer från de mycket glesa representationsegenskaperna hos saxletramen som är speciellt utformad för att på ett robust sätt extrahera det grundläggande geometriska innehållet i en bild. För det andra tillämpar vi en förfining av ramverket Multi-Task Sparse Learning (MTSL) för att utnyttja relationerna mellan flera delade uppgifter som genereras genom att ändra legaliseringsparametern under igenkänningsstadiet. Vi tillhandahåller omfattande numeriska tester för att visa att vår Sparse Multi-Regularized Shearlet Network (SMRSN) algoritm utför mycket konkurrenskraftigt jämfört med olika state-of-the-art metoder på olika experimentella protokoll, inklusive ansiktsigenkänning i okontrollerade förhållanden och enkelprov-per-person.
Ett annat tillvägagångssätt föreslås av REF, som tar itu med problemet med hjälp av en flerskalig inriktning ram som kallas Shearlet Network (SN) för att extrahera ansiktsdrag, och en förfining av ramverket Multi-Task Sparse Learning (MTSL).
Sparse multi-stage regularized feature learning for robust face recognition
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}