Abstrakt. Ansiktsigenkänning med bilduppsättning eller videosekvens som ingång tenderar att vara mer robust eftersom bilduppsättning eller videosekvens ger mycket mer information än enstaka ögonblicksbild om variationen i utseendet på objektet. Vanligtvis finns fördelningen av sådana bilduppsättningar ungefär i ett lågdimensionellt linjärt subutrymme och avståndet mellan bilduppsättningspar kan definieras baserat på begreppet huvudvinklar mellan motsvarande subrymdsbaser. Inspirerad av arbetet inom [4, 14] presenterar detta dokument ett robust ramverk för bilduppsättningsbaserad ansiktsigenkänning med hjälp av förbättrade globala och lokala huvudvinklar. Det ursprungliga klassificeringsproblemet i flera klasser omvandlas först till en binär klassificeringsuppgift där den positiva klassen är den huvudsakliga vinkelbaserade subrymdsskillnaden inom klassen och den negativa är den huvudsakliga vinkelbaserade subrymdsskillnaden mellan klasser. De viktigaste vinklarna beräknas inte bara globalt för hela mönsterutrymmet utan också lokalt för en uppsättning partitionerade undermönster. Den diskriminerande kraften hos varje huvudvinkel för den globala och varje lokalt sub-mönster utnyttjas explicit genom att lära sig en stark klassificerare på ett stimulerande sätt. Omfattande experiment på verkliga livet data uppsättningar visar att den föreslagna metoden överträffar tidigare state-of-the-art algoritmer i termer av klassificering noggrannhet.
De lokala huvudvinklarna kombineras med de globala i REF för att ytterligare förbättra den fasta klassificeringens robusthet.
Image-Set based face recognition using boosted global and local principal angles
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}