外見に基づく顔認識と光場

物体認識アルゴリズムを開発する際に最も重要な決定は、アルゴリズムの基礎となるシーンの測定値または特徴を選択することです。外見に基づく物体認識では、特徴は物体の画像におけるピクセルの輝度値として選ばれます。これらのピクセルの輝度は、特定の空間の光線に沿って物体から放出される光の放射輝度に直接対応します。すべての可能な光線における放射輝度値の集合は、全視野関数または光場として知られています。本論文では、光場からの外見に基づく物体認識の理論を展開します。この理論は、利用可能な顔の画像を1枚以上使って、ポーズを超えた顔認識のアルゴリズムに直接つながります。いずれの画像から来るピクセルも平等に扱われ、物体の（固有）光場を推定するために使用されます。その後、固有光場は認識の基礎となる特徴の集合として使用され、外見に基づく顔および物体認識でピクセルの輝度が使用されるのと類似しています。