【24h】

Face Recognition Using a Color Tensor Framework

机译:使用颜色张量框架的人脸识别

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摘要

Facial images are affected by multiple factors including facial geometries, expressions, viewpoints and illuminations. We apply multi-linear algebra to separate these factors and extract the people factor used for face recognition. Compared to standard PCa and its variants, the method allows for bigger changes in viewpoints and illuminations. Our method is based on the method, adding color information, using (2D)2-PCA for dimensionality reduction and centering face recognition in a color tensor framework. Good results are obtained by doing experiments on Weizman and Facepix database.
机译:面部图像受多种因素影响,包括面部几何形状,表情,视点和照明。我们应用多线性代数来分离这些因素,并提取用于面部识别的人物因素。与标准PCa及其变体相比,该方法可对视点和照明进行更大的更改。我们的方法基于以下方法:添加颜色信息,使用(2D)2-PCA进行降维并在颜色张量框架中将人脸识别为中心。通过在Weizman和Facepix数据库上进行实验获得了良好的结果。

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