更快,更精确的人脸识别方法(ECAI 2016论文精选)| AI科技评论
ECAI 2016是欧洲展示AI科学成果的最佳场所,大会为研究人员提供了很好的机会,去介绍和听取当代最优秀的人工智能研究成果。
人脸识别的随机典型相关判别分析(Randomized Canonical Correlation Discriminant Analysis for Face Recognition)
摘要:典型相关分析(CCA)作为多元统计分析中的一大重要技术,已广泛应用于脸部识别。但是现存基于CCA的脸部识别方法需要相同脸部脸样本的两种表达,而且在处理大样本时,通常会受到较高的计算复杂度困扰。在本文中,我们提出了一种监督的方法,称为随机典型相关判别分析(RCCDA),它基于随机非线性典型相关分析(RCCA)以弥补基于CCA脸部识别方法的不足。我们首先获得基本向量大概的随机特征,而不是计算核心矩阵来提高计算的效率,然后,
