Även om synlig ansiktsigenkänning har varit ett aktivt forskningsområde under flera årtionden, har gränsöverskridande ansiktsigenkänning endast utforskats av biometriska gemenskapen relativt nyligen. Termisk-till-synlig ansiktsigenkänning är en av de svåraste kors-modal ansikte igenkänning utmaningar, på grund av skillnaden i fenomenologi mellan termiska och synliga avbildning former. Vi tar itu med problemet med korsmodal igenkänning med hjälp av en partiell regressionsbaserad metod baserad på minst kvadrater (PLS) bestående av förbearbetning, funktionsextraktion och PLS-modellbyggnad. Förbehandlings- och funktionsextraktionsfaserna är utformade för att minska modalitetsgapet mellan de termiska och synliga ansiktssignaturer och underlätta den efterföljande PLS-baserade modellen med en vs. Vi införlivar multimodal information i PLS-modellens byggfas för att förbättra det tvärmodala erkännandet. Prestanda hos den föreslagna igenkänningsalgoritmen utvärderas på tre utmanande datauppsättningar med synliga och termiska bilder förvärvade under olika experimentella scenarier: time-lapse, fysiska uppgifter, mentala uppgifter, och subjekt-to-camera intervall. Dessa scenarier utgör svåra utmaningar som är relevanta för tillämpningar i verkligheten. Vi visar att den föreslagna metoden fungerar robust för de undersökta scenarierna.
En liknande prestanda för samma datauppsättning har erhållits i ett mycket färskt förslag REF med hjälp av partiella minst kvadratbaserade "PLS"-kartläggningar mellan MWIR och synlig domän.
Thermal-to-visible face recognition using partial least squares
{'venue': 'Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision', 'journal': 'Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}