الوصف
قدمت هذه الورقة نموذجًا جديدًا قويًا للترميز المنتظم (RRC) وخوارزمية فعالة للترميز القوي المنظم (IR3 C) المرتبط به بشكل متكرر لإعادة الوزن من أجل التعرف على الوجه (FR). إحدى الميزات المهمة لـ RRC هي متانتها لأنواع مختلفة من القيم المتطرفة (على سبيل المثال ، الانسداد ، والفساد ، والتعبير ، وما إلى ذلك) من خلال البحث عن حل MAP تقريبي (أقصى تقدير لاحق) لمشكلة التشفير. من خلال تخصيص الأوزان على نحو تكيفي ومتكرر للبكسل وفقًا لبقايا الترميز الخاصة بها ، يمكن لخوارزمية IR3 C تحديد القيم المتطرفة بقوة وتقليل آثارها على عملية التشفير. في غضون ذلك ، أظهرنا أن تنظيم المعيار l2 قوي مثل تنظيم المعيار l1 في RRC ولكن الأول له تكلفة حسابية أقل بكثير. تم تقييم طرق RRC المقترحة على نطاق واسع على FR مع ظروف مختلفة ، بما في ذلك الاختلافات في الإضاءة ، والتعبير ، والانسداد ، والفساد ، والتحقق من صحة الوجه. أظهرت النتائج التجريبية بوضوح أن RRC يتفوق بشكل كبير على أحدث الأساليب السابقة ، مثل SRC و CESR و GSRC. على وجه الخصوص ، يمكن أن يحقق RRC مع تنظيم معايير l2 معدل التعرف العالي جدًا ولكن بتكلفة حسابية منخفضة ، مما يجعله مخططًا جيدًا مرشحًا لأنظمة FR القوية العملية.
ref :
Yang, Meng, et al. “Regularized robust coding for face recognition.” IEEE Transactions on Image Processing 22.5 (2013): 1753-1766.
تحليل عامل مقيد للتعرف على الوجوه
تتبع متوسط التحول القوي مع مدرج تكراري مرجح للخلفية مصحح
المراجعات
لا توجد مراجعات بعد.