Forskare inom datorseende och mönsterigenkänning har arbetat med automatisk teknik för att känna igen mänskliga ansikten under de senaste 20 åren. Medan vissa system, särskilt mallbaserade sådana, har varit ganska framgångsrika på uttryckslösa, frontal vyer av ansikten med kontrollerad belysning, har inte mycket arbete tagit ansikte igen bortom dessa smala bildförhållanden. Vårt mål är att bygga en ansiktsigenkänning som fungerar under varierande pose, vars dystra del är att hantera ansiktets rotationer på djupet. Baserat på framgångsrika mallbaserade system, är vår grundläggande strategi att representera ansikten med mallar från flera modeller vyer som täcker digerent poserar från visningssfären. För att känna igen en ny vy, identifieraren lokaliserar ögon och näsa funktioner, använder dessa platser för att geometriskt registrera indata med modellvyer, och sedan använder korrelation på modellmallar för att hitta den bästa matchningen i databasen av människor. Vårt system har uppnått en igenkänningsfrekvens på 98% på en databas på 62 personer som innehåller 10 tester och 15 modellerande vyer per person.
I REF representerar författaren ansikten med mallar som täcker olika poser.
Face recognition under varying pose
{'venue': '1994 Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '1994 Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}