O algoritmo de reconhecimento facial funciona de forma muito pouco fi?vel quando a pose da face da sonda ? diferente da dos vectores de caracter?sticas t?picas da face armazenada variam mais com a pose do que com a identidade. Propomos um modelo generativo que cria um mapeamento de um para muitos, desde um espa?o "identidade" idealizado at? ao espa?o de dados observados. Neste espa?o de identidade, a representa??o para cada indiv?duo n?o varia com a pose. O vector de caracter?stica medida ? gerado por uma transforma??o linear contingente da pose do vector de identidade na presen?a de ru?do. Os m?todos existentes para o reconhecimento facial na presen?a de desfocagem baseiam-se no modelo de convolu??o e n?o podem lidar com situa??es de desfocagem n?o uniforme que surgem frequentemente de inclina??es e rota??es em c?maras port?teis. Neste artigo, propomos uma metodologia para o reconhecimento facial na presen?a de desfocagem de movimento vari?vel do espa?o, composta por n?cleos em forma de arbitr?rio. Modelamos a face desfocada como uma combina??o convexa de inst?ncias geometricamente transformadas da face da galeria focada, e mostramos que o conjunto de todas as imagens obtidas por n?o desfocar uniformemente uma dada imagem forma um conjunto convexo.
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