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    鲁棒异构判别分析的单样本人脸识别(文末附文章地址)

    【导读】每个人只有单样本的识别是人脸识别(FR)中最具挑战性的问题之一,每个人只有一个单本(SSPP)参加训练。虽然现有的基于patch的方法在FR中取得了很大的成功,但是在处理复杂的人脸变化时,它们在特征提取和识别阶段仍然存在局限性。今天,我们要说的技术,提出了一种新的基于patch的方法,称为鲁棒异构判别分析(RHDA),用于带有SSPP的FR。为了提高对复杂人脸变化的鲁棒性,首先提出了一种新的基于图的Fisher-like准则,它包含了两个不同的嵌入,以学习图像块的异构判别表示。然后引入两个距离度量,即patch-to-patch距离和patch-to-manifold距离,并通过联合多数投票的方式,开发一种融合策略,将上述两个距离度量的识别输出结合起来进行识别。在各种基准数据集上的实验结果表明了该方法的有效性。

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