Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đại diện hai chiều cho nhận diện khuôn mặt qua các tư thế
Tóm tắt
Các phương pháp đại diện thông thường cố gắng biểu thị mẫu kiểm tra như một tổng trọng số của các mẫu đào tạo và khai thác độ sai lệch giữa mẫu kiểm tra và tổng trọng số của các mẫu đào tạo từ mỗi lớp (còn được gọi là độ sai lệch giữa mẫu kiểm tra và từng lớp) để phân loại mẫu kiểm tra. Cụ thể, các phương pháp này gán mẫu kiểm tra cho lớp có độ sai lệch nhỏ nhất trong tất cả các lớp. Bài báo này phân tích mối quan hệ giữa các hình ảnh khuôn mặt trong các tư thế khác nhau và, lần đầu tiên, đề xuất phương pháp phân loại dựa trên đại diện hai chiều (BRBPC) cho nhận diện khuôn mặt qua các tư thế. BRBPC bao gồm ba bước sau: bước đầu tiên sử dụng quy trình của các phương pháp đại diện thông thường để biểu thị mẫu kiểm tra và tính toán độ sai lệch giữa mẫu kiểm tra và từng lớp. Bước thứ hai trước tiên biểu thị mẫu đào tạo của một lớp như một tổng trọng số của mẫu kiểm tra và các mẫu đào tạo từ tất cả các lớp còn lại và sau đó thu được độ sai lệch tương ứng (được gọi là độ sai lệch bổ sung). Bước thứ ba sử dụng hợp nhất cấp độ điểm để tích hợp các điểm số, tức là, độ sai lệch được tạo ra từ bước thứ nhất và thứ hai cho phân loại cuối cùng. Kết quả thí nghiệm cho thấy BRBPC phân loại chính xác hơn so với các phương pháp đại diện thông thường.
Từ khóa
#đại diện hai chiều #nhận diện khuôn mặt #khai thác độ sai lệch #phân loại mẫu #phương pháp đại diện thông thườngTài liệu tham khảo
Xu Y, Zhong A, Yang J, Zhang D (2010) LPP solution schemes for use with face recognition. Pattern Recognit 43(12):4165–4176
Xu Y, Zhang D, Yang J (2010) A feature extraction method for use with bimodal biometrics. Pattern Recognit 43(3):1106–1115
Liu Z, Zhao H, Pu J, Wang H (2012) Face recognition under varying illumination. Neural Comput Appl (in press)
Wang H, Chen S, Hu Z, Luo B (2008) Probabilistic two-dimensional principal component analysis and its mixture model for face recognition. Neural Comput Appl 17(5–6):541–547
Xu Y, Zhang D, Jin Z, Li M, Yang J (2006) A fast kernel-based nonlinear discriminant analysis for multi-class problems. Pattern Recognit 39(6):1026–1033
Gui J, Sun ZA, Jia W, Hu RX, Lei YK, Ji SW (2012) Discriminant sparse neighborhood preserving embedding for face recognition. Pattern Recognit 45(8):2884–2893
Yang N, He R, Zhang W, Wang X (2012) Robust large margin discriminant tangent analysis for face recognition. Neural Comput Appl 21(2):269–279
Xue M, Liu W, Liu X (2012) A novel weighted fuzzy LDA for face recognition using the genetic algorithm. Neural Comput Appl (in press)
Wright J, Ma Y, Mairal J et al (2009) Sparse representation for computer vision and pattern recognition. In: Proceedings of IEEE, pp 1–8
Wright J, Yang AY, Ganesh A et al (2009) Robust face recognition via sparse representation. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 31(2):210–227
Yang J, Zhang L, Xu Y, Yang J-Y (2012) Beyond sparsity: the role of L1-optimizer in pattern classification. Pattern Recognit 45:1104–1118
Cui Z, Shan S, Chen X, Zhang L (2011) Sparsely encoded local descriptor for face recognition. Face Gesture Recognit 149–154
Yang M, Zhang L (2010) Gabor feature based sparse representation for face recognition with gabor occlusion dictionary. In: Proceedings of ECCV, vol. 6, pp 448–461
Jeon BK, Jung YB, Hong KS (2006) Image segmentation by unsupervised sparse clustering. Pattern Recognit Lett 27(10):1650–1664
Xie J, Zhang L, You J, Zhang D (2010) Texture classification via patch-based sparse texton learning. In: International conference on image Processing, Hong Kong, pp 2737–2740
Pique-Regi R, Monso-Varona J, Ortega A et al (2008) Sparse representation and Bayesian detection of genome copy number alterations from microarray data. Bioinformatics 24(3):309–318
Zuo W, Lin Z, Guo Z, Zhang D (2010) The multiscale competitive code via sparse representation for palmprint verification. In: Proceedings of CVPR, pp 2265–2272
Agarwal S, Roth D (2002) Learning a sparse representation for object detection. In: Proceedings of ECCV, vol. 4, pp 113–130
Xu Y, Zhang D, Yang J, Yang J-Y (2011) A two-phase test sample sparse representation method for use with face recognition. IEEE Trans Circuits Syst Video Technol 21(9):1255–1262
Xu Y, Zuo W, Fan Z (2011) Supervised sparse presentation method with a heuristic strategy and face recognition experiments. Neurocomputing 79:125–131
Zhang L et al (2011) Sparse representation or collaborative representation: which helps face recognition? In: Proceedings of ICCV
Xu Y, Zhu Q, Zhang D, Yang J-Y (2011) Combine crossing matching scores with conventional matching scores for bimodal biometrics and face and palmprint recognition experiments. Neurocomputing 74:3946–3952
Shi Q, Eriksson A, Hengel A, Shen C (2011) Is face recognition really a compressive sensing problem? In: Proceedings of CVPR
Xu Y, Zhong A, Yang J, Zhang D (2011) Bimodal biometrics based on a representation and recognition approach. Opt Eng 50(3):037202
Xu Y, Fan Z, Zhu Q (2012) Feature space-based human face image representation and recognition. Opt Eng 51(1):017205
http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html
Martinez A, Benavente R (1998) The AR face database, CVC technical report 24
Chai X, Shan S, Chen X, Gao W (2007) Locally linear regression for pose-invariant face recognition. IEEE Trans Image Process 16(7):1716–1725
Beymer D, Poggio T (1995) Face recognition from one example view In: Fifth international conference on computer vision, pp 500–507
Wang JH, You J, Li Q, Xu Y (2012) Orthogonal discriminant vector for face recognition across pose. Pattern Recognit 45(12):4069–4079