Abstract-Problemet med att matcha en kriminalteknisk skiss till ett galleri av muggbilder behandlas i denna tidning. Tidigare forskning inom skissmatchning erbjöd endast lösningar för att matcha mycket exakta skisser som ritades samtidigt som man tittade på ämnet (tittade skisser). Kriminaltekniska skisser skiljer sig från sedda skisser i att de ritas av en polis skiss konstnär med hjälp av beskrivningen av ämnet som tillhandahålls av ett ögonvittne. För att identifiera kriminaltekniska skisser presenterar vi ett ramverk som kallas lokal funktionsbaserad diskriminantanalys (LFDA). I LFDA representerar vi individuellt både skisser och foton med SIFT-funktionsdeskriptorer och flerskaliga lokala binära mönster (MLBP). Flera diskriminanta projektioner används sedan på partitionerade vektorer för den funktionsbaserade representationen för minsta avståndsmatchning. Vi använder denna metod för att matcha en datauppsättning på 159 kriminaltekniska skisser mot ett muggfotogalleri som innehåller 10.159 bilder. Jämfört med ett ledande kommersiellt ansiktsigenkänningssystem erbjuder LFDA betydande förbättringar i matchningen av kriminaltekniska skisser till motsvarande ansiktsbilder. Vi kunde ytterligare förbättra matchningsprestandan med hjälp av ras- och genusinformation för att minska målgalleriets storlek. Ytterligare experiment visar att det föreslagna ramverket leder till toppmoderna noggrannheter vid matchning av sedda skisser.
Klare m.fl. REF matchade kriminaltekniska skisser till muggfoton med ett befolkat galleri.
Matching Forensic Sketches to Mug Shot Photos
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}