Publication

Face Authentication using Client-specific Matching Pursuit

Jean-Philippe Thiran, Pierre Vandergheynst
2004
Reports

Résumé

In this paper, we address the problem of finding image decompositions that allow good compression performance, and that are also efficient for face authentication. We propose to decompose the face image using Matching Pursuit and to perform the face authentication in the compressed domain using a MLP (Multi-Layer Perceptron) classifier. We provide experimental results and comparisons with PCA and LDA systems on the multi-modal benchmark database BANCA using its associated protocol.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/96b68826-b425-4eb0-82e4-a24b8085d33b

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Jean-Philippe Thiran, Pierre Vandergheynst
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Concepts associés (30)

Matching pursuit

Matching pursuit (MP) is a sparse approximation algorithm which finds the "best matching" projections of multidimensional data onto the span of an over-complete (i.e., redundant) dictionary . The basic idea is to approximately represent a signal from Hilbert space as a weighted sum of finitely many functions (called atoms) taken from . An approximation with atoms has the form where is the th column of the matrix and is the scalar weighting factor (amplitude) for the atom . Normally, not every atom in will be used in this sum.

Poursuite de base

La poursuite de base (de l'anglais basis pursuit), aussi appelée recouvrement par norme ou plus simplement recouvrement , est une technique d'optimisation mathématique utilisée initialement en traitement du signal qui revient à résoudre un problème d'optimisation de la forme où l'inconnue est un vecteur formé de nombres réels, est la norme , est une matrice réelle et . Il s'agit donc de trouver le plus petit vecteur , au sens de la norme , qui vérifie l'équation affine Ce problème est convexe (l'objectif est convexe et l'ensemble admissible est affine, donc convexe), mais non lisse (la norme n'est pas partout différentiable).

Sparse approximation

Sparse approximation (also known as sparse representation) theory deals with sparse solutions for systems of linear equations. Techniques for finding these solutions and exploiting them in applications have found wide use in , signal processing, machine learning, medical imaging, and more. Consider a linear system of equations , where is an underdetermined matrix and . The matrix (typically assumed to be full-rank) is referred to as the dictionary, and is a signal of interest.

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