ロバストな顔認識のためのSFSに基づくビュー合成

外観ベースの手法を用いた顔認識において、ポーズの変化に対する感受性は挑戦的な問題です。より具体的には、顔の外観は視点やライティングの方向が変わると劇的に変化します。この難しい問題を解決するために様々なアプローチが提案されています。それらは大きく3つのクラスに分けることができます：(1) 人ごとに複数のポーズの画像が得られる複数画像ベースの手法; (2) 学習中に複数の例画像が得られるが、認識中には人ごとに1つのデータベース画像しか得られないハイブリッド手法; (3) 例ベースの学習が行われない単一画像ベースの手法。私たちはクラス3に分類される手法を提示します。この手法は形状からの陰影（SFS）に基づいており、画像合成を通じてポーズと照明による変動への対応における顔認識システムの性能を向上させます。