Abstract-Vi anser att problemet med att automatiskt känna igen mänskliga ansikten från frontalvyer med varierande uttryck och belysning, samt ocklusion och förklädnad. Vi kastar igenkänningsproblemet som ett av att klassificera bland flera linjära regressionsmodeller och hävdar att ny teori från gles signal representation erbjuder nyckeln till att ta itu med detta problem. Baserat på en sparsam representation som beräknas av'1 -minimering, föreslår vi en allmän klassificeringsalgoritm för (bildbaserad) objektigenkänning. Detta nya ramverk ger nya insikter i två viktiga frågor i ansikte erkännande: funktionsextraktion och robusthet till ocklusion. För funktionsextraktion visar vi att om sparsamheten i igenkänningsproblemet utnyttjas på rätt sätt, är valet av funktioner inte längre kritiskt. Vad som är avgörande är dock om antalet funktioner är tillräckligt stort och om den glesa representationen är korrekt beräknad. Okonventionella funktioner som ner sampled bilder och slumpmässiga projektioner utför precis som konventionella funktioner såsom Eigenfaces och Laplacianfaces, så länge dimensionen av funktionen utrymme överträffar vissa tröskel, förutspås av teorin om gles representation. Denna ram kan hantera fel på grund av ocklusion och korruption på ett enhetligt sätt genom att utnyttja det faktum att dessa fel ofta är glesa i förhållande till standarden (pixel). Teorin om sparsam representation hjälper till att förutsäga hur mycket ocklusion igenkänningsalgoritmen kan hantera och hur man väljer träningsbilder för att maximera robustheten till ocklusion. Vi utför omfattande experiment på allmänt tillgängliga databaser för att verifiera effektiviteten av den föreslagna algoritmen och bekräfta ovanstående påståenden.
Wright och Al. REF föreslår en allmän klassificeringsalgoritm för ansiktsigenkänning baserad på L 1-normminimering, som visar om glesheten kan införas i igenkänningsproblemet ordentligt, valet av funktioner är inte avgörande.
Robust Face Recognition via Sparse Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}