Correspondence normal difference: An aligned representation of 3D faces to apply discriminant analysis methods
Notice bibliographique
Résumé
Since the geometry of the face changes drastically under expression variation, it is one of the greatest challenges in 3D face recognition to design systems that are robust to this variability. In this paper, we introduce a new representation of 3D faces in which all facial features are aligned over different faces. This representation contains highly discriminative features and is particularly useful for the employment of discriminant analysis methods for 3D face recognition. To the best of our knowledge, because of the lack of such alignment, so far, discriminant analysis methods have not been directly applied to 3D faces. Instead, the common approach is to register a probe face to each of the gallery faces, and then calculate the sum of the distances between their points for recognition. This registration also demands extensive computational effort. We demonstrate that the capability of a discriminant method, such as the LDA, to discriminate between the geometric variations resulted from expression changes and the geometric variations resulted from subject difference is beyond the capability of the state-of-art 3D face recognition methods. We achieved a verification rate of 99.5 percent at a false acceptance rate of 0.1 percent on the FRGC v2 database which is, to the best our knowledge, the best performance reported for this database in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».