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Multi-pose Facial Correction Based on Gaussian Process with Combined Kernel Function

机译：基于高斯过程结合核函数的多姿态人脸校正

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In order to improve the recognition rate of various postures, this paper proposes a method of facial correction based on Gaussian Process which build a nonlinear regression model between the front and the side face with combined kernel function. The face images with horizontal angle from -45° to +45° can be properly corrected to front faces. Finally, Support Vector Machine is employed for face recognition. Experiments on CAS PEAL R1 face database show that Gaussian process can weaken the influence of pose changes and improve the accuracy of face recognition to certain extent.
机译：为了提高各种姿势的识别率，提出了一种基于高斯过程的人脸校正方法，该方法利用核函数组合的方法在正面和侧面之间建立了非线性回归模型。水平角度为-45°至+ 45°的面部图像可以正确地校正为正面。最后，将支持向量机用于人脸识别。在CAS PEAL R1人脸数据库上的实验表明，高斯过程可以在一定程度上减弱姿态变化的影响并提高人脸识别的准确性。

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