Adaptive discriminant learning for face recognition
Face recognition from Single Sample per Person (SSPP) is extremely challenging because only one sample is available for each person. While many discriminant analysis methods, such as Fisherfaces and its numerous variants, have achieved great success in face recognition, these methods cannot work in...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Kan, Meina, Shan, Shiguang, Su, Yu, Xu, Dong, Chen, Xilin |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/96131 http://hdl.handle.net/10220/18072 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Discriminative deep metric learning for face verification in the wild
بواسطة: Hu, Junlin, وآخرون
منشور في: (2015) -
Patch distribution compatible semisupervised dimension reduction for face and human gait recognition
بواسطة: Huang, Yi, وآخرون
منشور في: (2013) -
Exploiting shape properties for improved retrieval, discrimination and recognition
بواسطة: Vittal Premachandran
منشور في: (2014) -
Face recognition with multi-resolution spectral feature images
بواسطة: Sun, Zhan-Li, وآخرون
منشور في: (2013) -
Face recognition in unconstrained images and videos
بواسطة: Nguyen, Bich Hoang Anh
منشور في: (2014)