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On-line registration of new users for the face recognition system using learning subspace method

机译:使用学习子空间方法的人脸识别系统新用户在线注册

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摘要

In this paper, we propose an on-line new users registration method for the face recognition system using Learning Subspace Method (LSM). It reduces the user's stress to register the new user on-line. However, it is hard to recognize if there is only few data available for learning process. To solve this problem, we introduce a new registration method: calibrate the variance of data for learning by previously registered users average of variance first, then rotate the sub-matrix to separate each subspace effectively by using LSM. By using this algorithm, we decrease the recognition error of the users who registered by only few learning data.
机译:在本文中,我们提出了一种基于学习子空间法(LSM)的在线新用户注册方法。它减轻了用户在线注册新用户的压力。但是,很难识别是否只有很少的数据可用于学习过程。为了解决这个问题,我们引入了一种新的配准方法:首先由先前注册的用户校准要学习的数据方差,然后使用LSM旋转子矩阵以有效地分离每个子空间。通过使用该算法,我们减少了仅通过少量学习数据进行注册的用户的识别错误。

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