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【24h】

Face Recognition Across Pose Using View Based Active Appearance Models (VBAAMs) on CMU Multi-PIEDataset

机译：使用基于视图的主动外观模型（VBAAM）在CMU Multi-PIEDataset上跨姿势进行人脸识别

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In this paper we address the challenge of performing face recognition of a probe set of non-frontal images by performing automatic pose correction using Active Appearance Models (AAMs) and matching against a set of enrollment gallery of frontal images. Active Appearance Models are used as a way to register and fitting the model to extract 79 facial fiducial points which are then used to partition the face into a wire-mesh of triangular polygons which are used to warp the facial image to a frontal facial mesh pose. We extend to use View-Based Active Appearance Models (VBAAMs) which are able to represent a preset number of poses better than synthesizing a single AAM to handle all possible pose variations. We demonstrate our approach is able to achieve high performance results on the new larger CMU Multi-PIE dataset using 249 different people with 15 different pose angles and 20 different illumination variations under 2 different expressions (total of 149400 images). We show that our proposed pose correction approach can improve the recognition performance of many baseline algorithms such PCA, LDA, Kernel Discriminant Analysis (KDA) on the CMU Multi-PIE dataset.
机译：在本文中，我们通过使用主动外观模型（AAM）进行自动姿态校正并与一组正面图像的注册图库进行匹配，来解决对非正面图像的探针集进行面部识别的挑战。活动外观模型用作注册和拟合模型的一种方法，以提取79个面部基准点，然后将其划分为三角形多边形的金属丝网，用于将面部图像变形为额部面部网格姿势。我们扩展为使用基于视图的主动外观模型（VBAAM），该模型能够代表预设数量的姿势，而不是合成单个AAM来处理所有可能的姿势变化。我们证明了我们的方法能够使用249个不同的人，在15种不同的姿势角度和20种不同的光照变化下，在2种不同的表达方式下（共149400张图像），在新的更大的CMU Multi-PIE数据集上实现高性能的结果。我们表明，我们提出的姿势校正方法可以提高CMU Multi-PIE数据集上许多基线算法（例如PCA，LDA，内核判别分析（KDA））的识别性能。

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