I detta dokument presenteras ett nytt slumpmässigt modelleringssystem för ansiktsvariationer för glesrepresentation. Även om Sparse Representation-Based Classification (SRC) nyligen har inneburit ett genombrott inom området ansiktsigenkänning på grund av dess goda prestanda och robusthet, finns det ett kritiskt problem att SRC behöver tillräckligt stora träningsprover för att uppnå bra prestanda. För att ta itu med dessa frågor utmanar vi problemet med ett enda urval ansikte igenkänning med intra-klass skillnader i variation i en ansiktsbild modell baserat på slumpmässig projektion och gles representation. I detta papper presenterar vi en utvecklad ansiktsvariation modellering system som endast består av olika ansiktsvariationer. Vi föreslår vidare en ny metod för att lära sig ansiktets slumpmässiga ljudordbok som är invariant för olika ansikten. Experimentresultaten på AR-, Yale B-, Extended Yale B-, MIT- och FEI-databaserna bekräftar att vår metod leder till betydande förbättringar, särskilt när det gäller problem med igenkänning av enstaka prover.
På samma sätt föreslog Ref ett modelleringssystem för ansiktsvariationer för sparsam representation för ansiktsigenkänning.
Single-Sample Face Recognition Based on Intra-Class Differences in a Variation Model
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}