Under det senaste årtiondet har infraröd (IR) och särskilt termisk IR-avbildning baserad ansiktsigenkänning framträtt som ett lovande komplement till konventionella, synliga spektrumbaserade metoder som fortsätter att kämpa när de tillämpas i den verkliga världen. Även om IR-bilderna till sin natur är okänsliga för synliga förändringar i spektrumbelysningen, medför de särskilda utmaningar som de själva står inför, framför allt känslighet för faktorer som påverkar utsläppsmönster för ansiktsvärme, t.ex. emotionellt tillstånd, omgivningstemperatur och alkoholintag. Dessutom är ansiktsuttryck och pose ändringar svårare att korrigera i IR-bilder eftersom de är mindre rika på hög frekvens detalj som är en viktig signal för montering av någon deformerbar modell. I det här dokumentet beskriver vi en ny metod som tar itu med dessa stora utmaningar. Specifikt, för att normalisera för pose och ansiktsuttryck förändringar skapar vi en syntetisk frontal bild av ett ansikte i en kanonisk, neutral ansiktsuttryck från en bild av ansiktet i en godtycklig pose och ansiktsuttryck. Detta uppnås genom bitvis affin warpning som följer aktiv utseende modell (AAM) montering. Detta är den första publikationen som undersöker användningen av en AAM på termiska IR-bilder; vi föreslår en förbehandling steg som förbättrar detaljer i termiska bilder, vilket gör AAM konvergens snabbare och mer exakt. För att övervinna problemet med termisk IR-bildkänslighet för det exakta mönstret av ansiktstemperaturutsläpp beskriver vi en representation baserad på tillförlitliga anatomiska egenskaper. I motsats till tidigare metoder, vår representation är inte binär; snarare, vår metod står för tillförlitligheten av de extraherade funktioner. Detta gör den föreslagna representationen mycket mer robust både för att posera och skala förändringar. Effektiviteten hos det föreslagna tillvägagångssättet visas i den största offentliga databasen över termiska IR-bilder av ansikten där det uppnådde 100 % identifieringsgrad, vilket avsevärt överträffar tidigare beskrivna metoder.
Ghiass m.fl. REF extraherade anatomiska funktioner i form av ett subkutant kärlnätverk och undersökte först användningen av AAM på termiska IR-bilder för att uppnå perfekt igenkänningshastighet.
Vesselness features and the inverse compositional AAM for robust face recognition using thermal IR
{'venue': 'AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}