Abstract-Många metoder har utvecklats för holistisk ansiktsigenkänning med imponerande prestanda. Men få studier har tagit itu med hur man känner igen en godtycklig lapp av en ansiktsbild. Partiella ansikten förekommer ofta i okonstruerade scenarier, med bilder tagna av övervakningskameror eller handhållna enheter (t.ex. mobiltelefoner) i synnerhet. I detta dokument föreslår vi ett allmänt tillvägagångssätt för partiellt erkännande av ansiktet som inte kräver att ögonkoordinater eller andra fästpunkter anpassas i ansiktet. Vi utvecklar en anpassningsfri ansiktsrepresentationsmetod baserad på Multi-Keypoint Descriptors (MKD), där deskriptorstorleken på ett ansikte bestäms av det faktiska innehållet i bilden. På detta sätt kan varje sond ansikte bild, holistisk eller partiell, vara glest representeras av en stor ordbok av galleri deskriptorer. En ny nyckelpunktsdeskriptor kallad Gabor Ternary Mönster (GTP) är också utvecklad för robust och diskriminerande ansiktsigenkänning. Experimentella resultat rapporteras i fyra offentliga databaser (FRGCv2.0, AR, LFW och PubFig) under både öppna identifierings- och verifieringsscenarier. Jämförelser med två ledande kommersiella ansiktsigenkänning SDKs (PittPatt och FaceVACS) och två basalgoritmer (PCA+LDA och LBP) visar att den föreslagna metoden, totalt sett, är överlägsen i att känna igen både holistiska och partiella ansikten utan att kräva anpassning.
Liao m.fl. REF har utvecklat en inställningsfri ansiktsrepresentationsmetod baserad på matchning av multinyckelpunktsdeskriptorer, där ett ansiktes deskriptorstorlek bestäms av det faktiska innehållet i bilden.
Partial Face Recognition: Alignment-Free Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}