Abstract-Vi föreslår en effektiv och robust lösning för bilduppsättning klassificering. En gemensam representation av en bilduppsättning föreslås som innehåller bildprover på setet och deras affina skrovmodell. Modellen står för osynliga framträdanden i form av affina kombinationer av provbilder. För att beräkna det mellaninställda avståndet introducerar vi Sparse Apprected Nearest Point (SANP). SANP:er är de närmaste punkterna i två bilduppsättningar så att varje punkt kan approximeras glest av bildproverna från respektive uppsättning. Denna nya glesa formulering upprätthåller gleshet på provkoefficienterna och optimerar gemensamt de närmaste punkterna samt deras glesa approximationer. Till skillnad från vanlig gles kodning är de uppgifter som ska approximeras glest inte fasta. En konvex formulering föreslås för att hitta de optimala SANPs mellan två uppsättningar och den accelererade proximal gradient metoden är anpassad för att effektivt lösa denna optimering. Vi härleder också kärnförlängningen av SANP och föreslår en algoritm för dynamisk inställning av RBF-kärnparametern vid matchning av varje par bilduppsättningar. Omfattande experiment på UCSD/Honda, CMU MoBo och YouTube Celebrities ansikte dataset visar att vår metod konsekvent överträffar state of the art.
Hu m.fl. Ref modellerade bilduppsättningar tillsammans som affina skrov och bildprover.
Face Recognition Using Sparse Approximated Nearest Points between Image Sets
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}