Abstract-enkelt närmaste granne klassificering misslyckas med att utnyttja ytterligare information i bilduppsättningar. Vi föreslår självreglerad icke-negativ kodning för att definiera mellan inställt avstånd för robust ansiktsigenkänning. Setavståndet mäts mellan de närmaste setpunkter (prov) som kan approximeras från deras ortogonala vektorer samt från de setprover under respektive begränsningar av självregularisering och icke-negativitet. Självreglering begränsar de ortogonala basvektorerna till att likna den ungefärliga närmaste punkten. Icke-negativitetsbegränsningen säkerställer att varje närmaste punkt är ungefärlig från en positiv linjär kombination av de inställda proven. Båda begränsningarna är formulerade som ett enda konvext optimeringsproblem och den accelererade proximal gradientmetoden med linjär-tid Euclidean projektion är anpassad för att effektivt hitta de optimala närmaste punkterna mellan två bilduppsättningar. Med hjälp av de närmaste punkterna mellan en frågeuppsättning och alla galleriuppsättningar samt de aktiva prov som används för att approximera dem, lär vi oss ett mer diskriminerande Mahalanobis avstånd för robust ansiktsigenkänning. Den föreslagna algoritmen fungerar oberoende av de valda funktionerna och har testats på grå pixelvärden och lokala binära mönster. Experiment på tre standarddatauppsättningar visar att den föreslagna metoden konsekvent överträffar befintliga toppmoderna metoder.
Mian och Al. I Ref föreslogs en självreglerad icke-negativ kodning för att definiera mellan inställt avstånd genom att mäta mellan närmaste ingångar för robust ansiktsigenkänning.
Image Set Based Face Recognition Using Self-Regularized Non-Negative Coding and Adaptive Distance Metric Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}