基于图像集协同表示的人脸识别
计算机视觉与模式识别
2020-03-06 v1
摘要
随着数字成像和通信技术的快速发展，基于图像集的人脸识别（ISFR）正变得日益重要。ISFR 的一个关键问题是如何利用库图像集有效且高效地表示查询人脸图像集。基于集到集距离的方法忽略了库集之间的关系，而单独在库集上表示查询集图像则忽略了查询集图像之间的相关性。在本文中，我们提出了一种用于 ISFR 的新型基于图像集的协同表示与分类方法。通过将查询集建模为凸包或正则化包络，我们在所有库集上协同地表示该包络。利用求得的表示系数，可以计算查询集与每个库集之间的距离以进行分类。所提出的模型自然且有效地将基于图像的协同表示扩展为基于图像集的协同表示，我们在基准 ISFR 数据库上的大量实验表明，在不同集合大小下，该方法在识别率和效率方面均优于最先进的 ISFR 方法。
引用
@article{arxiv.1308.6687,
title = {Image Set based Collaborative Representation for Face Recognition},
author = {Pengfei Zhu and Wangmeng Zuo and Lei Zhang and Simon C. K. Shiu and David Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.6687},
year = {2020}
}