Sammanfattning av denna webbsida: Near-infrared (NIR) ansiktsigenkänning har fått ökad uppmärksamhet på grund av dess fördelar i form av invarians i belysningen. Traditionella metoder för ansiktsigenkänning baserade på NIR är dock utformade för och testade i samarbetsapplikationer. I detta dokument presenterar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för NIR ansiktsigenkänning (speciellt ansiktsidentifiering) i icke-kooperativa-användare applikationer. Den föreslagna NIRFaceNet modifieras från GoogLeNet, men har en mer kompakt struktur utformad speciellt för den kinesiska Academy of Sciences Institute of Automation (CASIA) NIR-databas och kan uppnå högre identifieringsfrekvenser med mindre utbildningstid och mindre bearbetningstid. De experimentella resultaten visar att NIRFaceNet har en övergripande fördel jämfört med andra metoder i NIR ansiktsigenkänning domän när bilden oskärpa och buller är närvarande. Prestanda tyder på att den föreslagna NIRFaceNet-metoden kan vara mer lämplig för icke-kooperativa användare.
Peng m.fl. I REF föreslogs ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för ansiktsidentifiering i nära IR-avbildningar.
NIRFaceNet: A Convolutional Neural Network for Near-Infrared Face Identification
{'venue': 'Information', 'journal': 'Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}