Ansiktsigenkänning (FR) med enstaka prov per person (SSPP) är en utmaning i datorseendet. Eftersom det bara finns ett prov att träna, gör det ansiktsvariationer som pose, belysning och förklädnad svårt att förutsäga. För att lösa detta problem föreslås i detta dokument ett system som kombinerar traditionell och djupinlärningsmetod (TDL) för att hantera uppgiften. För det första föreslås en expanderande urvalsmetod baserad på traditionell metod. Jämfört med andra expanderande provmetoder kan metoden användas enkelt och bekvämt. Dessutom kan det generera prover som förklädnad, uttryck och blandad variation. För det andra, det använder överföring lärande och introducerar en vältränad djupt konvolutionella neurala nätverk (DCNN) modell och sedan väljer några expanderande prover för att finjustera DCNN modellen. Ird, den finjusterade modellen används för att genomföra experiment. Experimentella resultat på AR ansikte databas, Extend Yale B ansikte databas, FERET ansikte databas, och LFW databas visar att TDL uppnå state-of-the-art prestanda i SSPP FR.
Zeng m.fl. REF föreslås använda genererade virtuella utbildningsprover för att finjustera en vältränad djupt konvolutionella neurala nätverk (DCNN) modell.
Deep Convolutional Neural Network Used in Single Sample per Person Face Recognition