Abstract-This paper tar upp problemet med ansiktsigenkänning när det bara finns få, eller bara ett enda, märkta exempel på det ansikte som vi vill känna igen. Dessutom är dessa exempel typiskt korrumperade av olägenhetsvariabler, både linjära (dvs. additiva olägenhetsvariabler, såsom dålig belysning och användning av glasögon) och icke-linjära (dvs. icke-additiva pixelvisa störningsvariabler, såsom uttryck förändringar). Det lilla antalet märkta exempel innebär att det är svårt att ta bort dessa störande variabler mellan träningen och testansiktena för att få bra igenkänningsprestanda. För att ta itu med problemet föreslår vi en metod som kallas semi-övervakad sparse representationsbaserad klassificering. Detta bygger på det senaste arbetet med gleshet, där ansikten representeras i termer av två ordböcker: en galleri ordbok som består av ett eller flera exempel på varje person, och en variation ordbok som representerar linjära störande variabler (t.ex. olika ljusförhållanden och olika glasögon). Huvudidén är att: 1) vi använder variationsordboken för att karakterisera de linjära olägenhetsvariablerna via sparityramverket och 2) prototypansiktsbilder uppskattas som en galleri ordbok via en Gaussisk blandning modell, med blandade märkta och omärkta prover på ett semi-övervakat sätt, för att hantera de icke-linjära olägenhetsvariationer mellan märkta och omärkta prover. Vi har gjort experiment med otillräckliga märkta prover, även när det bara finns ett enda märkt prov per person. Våra resultat på AR-, Multi-PIE-, CAS-PEAL- och LFW-databaserna visar att den föreslagna metoden kan ge betydligt bättre prestanda jämfört med befintliga metoder. Index Terms-Gallery ordbok lärande, semi-övervakad lärande, ansiktsigenkänning, sparsam representation baserad klassificering, enda märkta prov per person.
Baserat på ny forskning om sparsamhet, Gao et al. REF föreslog algoritmen Semi-Supervised Sparse Representationsbaserad klassificering (S 3 RC).
Semi-Supervised Sparse Representation Based Classification for Face Recognition With Insufficient Labeled Samples
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}