I detta dokument föreslår vi en effektiv funktionsextraktionsalgoritm, kallad Multi-Subregionbaserad Correlation Filter Bank (MS-CFB), för robust ansiktsigenkänning. MS-CFB kombinerar fördelarna med globala och lokala funktionsextraktionsalgoritmer, där flera korrelationsfilter som motsvarar olika underregioner är gemensamt utformade för att optimera de totala korrelationsutgångarna. Dessutom minskar vi beräknings komplexiteten i MS-CFB genom att designa korrelationsfilterbanken i den rumsliga domänen och förbättra dess generaliseringsförmåga genom att utnyttja den okonstruerade formen under filterbankens designprocess. MS-CFB tar inte bara hänsyn till skillnaderna mellan de olika delregionerna, utan utnyttjar också effektivt den diskriminerande informationen i de olika delregionerna. Experimentella resultat i olika offentliga ansiktsdatabaser visar att den föreslagna algoritmen ger en bättre funktionsrepresentation för klassificering och uppnår högre igenkänningsnivåer jämfört med flera toppmoderna algoritmer.
I REF föreslogs en robust metod för ansiktsigenkänning som bygger på multi-subregionbaserad korrelationsfilterbank (MS-CFB).
Multi-Subregion Based Correlation Filter Bank for Robust Face Recognition
{'venue': 'Pattern Recognition, volume 47, 11, pages3487--3501, (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}