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邓伟红;胡佳妮;郭军;蔡伟东;冯大刚

从单个训练图像进行鲁棒、准确和高效的人脸识别：统一追踪方法。 （英语） Zbl 1191.68562号

模式识别 43，第5期，1748-1762（2010）。
摘要：当前的人脸识别技术严重依赖于训练集的规模和代表性，如果每人只有一个训练样本，大多数方法的性能会下降或无法工作。这个所谓的“单样本问题”是人脸识别中一个具有挑战性的问题。本文提出了一种新的特征提取方法，称为均匀追踪，以解决单样本问题。其基本思想是，大多数识别错误都是由于看起来非常相似的脸之间的混淆造成的，因此可以通过将相近的类原型映射为距离较远的，即统一不同类原型之间的成对距离来降低识别错误的风险。具体来说，UP方法在白化PCA空间中追求低维投影，以减少相似面之间的局部混淆。由此产生的低维变换特征对复杂图像变化（例如由照明和老化引起的变化）具有鲁棒性。大规模FERET和FRGC数据库上的标准化程序用于评估单样本问题。实验结果表明，该UP方法的鲁棒性、准确性和效率均优于现有的基于单样本的方法。

引用于三文件

MSC公司：

68分10秒 模式识别、语音识别

关键词：

人脸识别;一个样本问题;主成分分析;白化变换;一致追求

软件：

FRGC公司;电炉CAS;费雷特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Deng}等人，模式识别43，No.5，1748---1762（2010；Zbl 1191.68562）
全文： 内政部

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