Abstract-Vi presenterar en ny ansiktsrepresentation baserad på lokalt adaptiva regressionskärnor (LARK) deskriptorer. Vår LARK deskriptor mäter en självlikhet baserad på "signal-inducerad avstånd" mellan en mitt pixel och omgivande pixlar i ett lokalt område. Genom att applicera huvudkomponentanalys (PCA) och en logistisk funktion på LARK i följd utvecklar vi en ny binär-liknande ansiktsrepresentation som uppnår toppmoderna ansiktsverifieringsprestanda på det utmanande riktmärket "Labeled Faces in the Wild" (LFW) datasetet. I det fall utbildningsdata finns tillgängliga använder vi oss av en enda bild (OSS) baserad på linjär diskriminantanalys (LDA). Det föreslagna tillvägagångssättet uppnår toppmoderna resultat när det gäller både oövervakade och bildbegränsande utbildningsinställningar (72,23 % respektive 78,90 %) som en enda deskriptorrepresentation utan förbehandlingssteg. I stället för att kombinera 30 distanser som uppnår 85,13%, uppnår vi jämförbara prestanda (85,1%) med endast 14 distanser samtidigt som vi avsevärt minskar beräknings komplexiteten. Index Terms-Face verifiering, märkta ansikten i wild (LFW), lokalt adaptiv regressionskärnor (LARKs), matris cosinus likhet, en-shot likhet (OSS).
I ett annat utbildningsfritt tillvägagångssätt användes lokalt adaptiva regressionskärnor (LARK) REF som visuella deskriptorer i samband med mätningen av matrisens kosinuslikhet (MCS).
Face Verification Using the LARK Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}