Vi föreslår en mycket enkel, effektiv men förvånansvärt effektiv funktion extraktionsmetod för ansiktsigenkänning (ca 20 rader Matlab kod), som främst är inspirerad av rumslig pyramid pooling i generiska bildklassificering. Vi visar att funktioner som bildas genom att helt enkelt poola lokala patchar över en pyramid på flera nivåer, tillsammans med en linjär klassificerare, kan avsevärt överträffa de senaste ansiktsigenkänningsmetoderna. Enkelheten i vår funktion extraktion förfarande visas av det faktum att ingen inlärning är inblandad (utom PCA vitare). Vi visar att multi-nivå spatial pooling och tät extraktion av multi-skal patchar spelar kritiska roller i ansiktsbild klassificering. De extraherade ansiktsdrag kan fånga stark strukturell information av enskilda ansikten utan etikett information som används. Vi finner också att förbehandling på lokala bildlappar såsom kontrastnormalisering kan ha en viktig inverkan på klassificeringsnoggrannheten. Särskilt på de utmanande ansiktsigenkänningsdatamängderna av FERET och LFW-a förbättrar vår metod tidigare bästa resultat med mer än 10% respektive 20%.
Inspirerad av rumslig pyramidpooling i bildklassificering, Shen et al. REF införde en enkel och effektiv funktionsextraktionsmetod baserad på sammanslagning av lokala patchar över en pyramid på flera nivåer.
Face Image Classification by Pooling Raw Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}