Vi föreslår en ny pose-invariant ansikte erkännande metod som vi kallar Discriminant Multiple Coupled Latent Subspace ram. Den finner uppsättningar av projektionsriktningar för olika poser sådana att de projicerade bilderna av samma subjekt är maximalt korrelerade i det latenta utrymmet. Diskriminant analys med artificiellt simulerade pose fel i latent utrymme gör det robust till små pose fel orsakade på grund av en försökspersons felaktiga pose uppskattning. Vi gör en jämförande analys av tre populära inlärningsmetoder: Partial Least Squares (PLS), Bilinear Model (BLM) och Canonical Correlational Analysis (CCA) i den föreslagna kopplade latenta subrymdsramen. Vi visar också att användning av mer än två poser samtidigt med CCA resulterar i bättre prestanda. Vi rapporterar state-of-the-art resultat för pose-invariant ansikte erkännande på CMU PIE och FERET och jämförbara resultat på MultiPIE när du använder endast 4 fiducial punkter och intensitetsfunktioner.
I REF, Sharma at al. Föreslå Diskriminant Multiple Coupled Latent Subspace-ramverket.
Robust pose invariant face recognition using coupled latent space discriminant analysis
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}