Vi tar itu med problemet med bristande överensstämmelse som kan uppstå i ansiktsverifikationssystem som bara har en enda (frontal) ansiktsbild tillgänglig för utbildning. Inom ramen för en Bayesian klassificerare baserad på blandningar av gaussians, problemet hanteras genom att utöka varje frontal ansikte modell med artificiellt syntetiserade modeller för icke-frontal vyer. Syntetiska metoder är baserade på flera implementationer av maximal sannolikhet linjär regression (MLLR), samt standard multi-variat linjär regression (LinReg). Alla syntestekniker förlitar sig på tidigare information och lär sig hur ansiktsmodeller för frontalvyn är relaterade till ansiktsmodeller för icke-frontala vyer. Syntetiserings- och utvidgningsmetoden utvärderas genom tillämpning av den på två ansiktsverifieringssystem: ett holistiskt system (baserat på PCA-baserade funktioner) och ett lokalt funktionssystem (baserat på DCT-baserade funktioner). Experiment på FERET databasen tyder på att för det holistiska systemet, LinReg baserad teknik är mer lämplig än MLLR-baserade tekniker; för den lokala funktionen systemet, resultaten visar att syntes via en ny MLLR genomförande ger bättre prestanda än syntes baserad på traditionella MLLR. Resultaten tyder vidare på att en utvidgning av frontmodeller avsevärt minskar felen. Det visas också att det lokala funktionssystemet påverkas mindre av synförändringar än det holistiska systemet; detta kan tillskrivas de delar som representerar ansiktet, och, på grund av klassificeringen baserad på blandningar av gaussianer, bristen på begränsningar i rumsliga relationer mellan ansiktsdelarna, vilket möjliggör deformationer och rörelser av ansikte områden.  Nyckelord Vi tar upp problemet med missmatchning som kan uppstå i ansiktsverifieringssystem som bara har en enda (frontal) ansiktsbild tillgänglig för utbildning. Inom ramen för en Bayesian klassificerare baserad på blandningar av gaussians, problemet hanteras genom att utöka varje frontal ansikte modell med artificiellt syntetiserade modeller för icke-frontal vyer. Syntetiska metoder är baserade på flera implementationer av maximal sannolikhet linjär regression (MLLR), samt standard multi-variat linjär regression (LinReg). Alla syntestekniker förlitar sig på tidigare information och lär sig hur ansiktsmodeller för frontalvyn är relaterade till ansiktsmodeller för icke-frontala vyer. Syntetiserings- och utvidgningsmetoden utvärderas genom tillämpning av den på två ansiktsverifieringssystem: ett holistiskt system (baserat på PCA-baserade funktioner) och ett lokalt funktionssystem (baserat på DCT-baserade funktioner). Experiment på FERET databasen tyder på att för det holistiska systemet, LinReg-baserad teknik är mer lämplig än MLLR-baserade tekniker; för det lokala funktionssystemet, resultaten visar att syntes via en ny MLLR genomförande ger bättre prestanda än syntes baserad på traditionella MLLR. Resultaten tyder vidare på att en utvidgning av frontmodeller avsevärt minskar felen. Det visas också att det lokala funktionssystemet påverkas mindre av synförändringar än det holistiska systemet; detta kan tillskrivas de delar som representerar ansiktet, och, på grund av klassificeringen baserad på blandningar av gaussianer, bristen på begränsningar i rumsliga relationer mellan ansiktsdelarna, vilket möjliggör deformationer och rörelser av ansikte områden.
Sanderson m.fl. REF omvandlade frontmodellen till icke frontalvyer för att utöka galleriuppsättningen.
On Transforming Statistical Models for Non-Frontal Face Verification
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}