論文の概要: Robust face recognition based on the wing loss and the $\ell_1$ regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18652v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 13:17:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:35:42.387362
• Title: Robust face recognition based on the wing loss and the $\ell_1$ regularization
• Title（参考訳）: ウィングロスと$\ell_1$正規化に基づくロバスト顔認識
• Authors: Yaoyao Yun, Jianwen Xu,
• Abstract要約: Wing-Constrained sparse code model(WCSC)とその重み付きバージョン(WWCSC)を紹介する。 WWCSCは、顔画像が高い閉塞性または高い損傷を有する複雑な状況であっても、非常に高い認識率を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In recent years, sparse sampling techniques based on regression analysis have witnessed extensive applications in face recognition research. Presently, numerous sparse sampling models based on regression analysis have been explored by various researchers. Nevertheless, the recognition rates of the majority of these models would be significantly decreased when confronted with highly occluded and highly damaged face images. In this paper, a new wing-constrained sparse coding model(WCSC) and its weighted version(WWCSC) are introduced, so as to deal with the face recognition problem in complex circumstances, where the alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm is employed to solve the corresponding minimization problems. In addition, performances of the proposed method are examined based on the four well-known facial databases, namely the ORL facial database, the Yale facial database, the AR facial database and the FERET facial database. Also, compared to the other methods in the literatures, the WWCSC has a very high recognition rate even in complex situations where face images have high occlusion or high damage, which illustrates the robustness of the WWCSC method in facial recognition.
• Abstract（参考訳）: 近年では、回帰分析に基づくスパースサンプリング技術が顔認識研究に広く応用されている。 近年,レグレッション分析に基づく多数のスパースサンプリングモデルが様々な研究者によって研究されている。 それでも、これらのモデルの大部分の認識率は、高度に隠蔽され、非常に損傷を受けた顔画像に直面すると、大幅に低下する。 本稿では、複雑な状況下での顔認識問題に対処するために、新しい翼拘束スパース符号化モデル(WCSC)とその重み付きバージョン(WWCSC)を導入し、それに対応する最小化問題を解決するために乗算器の交互方向法(ADMM)を用いる。 さらに,ORL顔データベース,Yale顔データベース,AR顔データベース,FERET顔データベースの4つの顔データベースを用いて,提案手法の性能について検討した。 また、WWCSCは、他の文献と比較して、顔認識におけるWWCSC法の堅牢性を示す、顔画像が高い閉塞性や高い損傷を有する複雑な状況においても、非常に高い認識率を有する。

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