Nyligen har den sparsamma representationsbaserade klassificeringen (SRC) föreslagits för robust ansiktsigenkänning (FR). I SRC kodas testbilden som en gles linjär kombination av träningsproven, och representationsfideliteten mäts med l 2 -normen eller l 1 -normen av kodningsresten. En sådan sparsam kodningsmodell förutsätter att kodningsresten följer Gaussian- eller Laplacia-distributionen, som kanske inte är tillräckligt effektiv för att beskriva kodningsresten i praktiska FR-system. Samtidigt gör sparsamhetsbegränsningen på kodningskoefficienterna att beräkningskostnaden för SRC är mycket hög. I detta dokument föreslår vi en ny ansiktskodningsmodell, nämligen regulariserad robust kodning (RRC), som kraftigt kan regressionera en given signal med regulariserade regressionskoefficienter. Genom att anta att kodningsresten och kodningskoefficienten är oberoende respektive identiskt fördelade söker RRC efter en maximal bakre lösning på kodningsproblemet. En iterativt omviktad regulariserad robust kodning (I R 3 C) algoritm föreslås för att lösa RRC-modellen effektivt. Omfattande experiment på representativa ansiktsdatabaser visar att RRC är mycket effektivare och effektivare än toppmoderna sparse representation baserade metoder för att hantera ansiktsocklusion, korruption, belysning, och uttryck förändringar, etc.
Efter denna idé har flera varianter av SRC föreslagits, såsom Regularized Robust Coding (RRC) av REF, som syftar till att minska beräkningskostnaden för SRC och förbättra robustheten.
Regularized Robust Coding for Face Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}