Den här tidningen tar upp problemet med ansiktshallucinationer när det gäller att omvandla värmeinfrarött ansikte till fotorealistiska bilder. Det är en utmanande uppgift eftersom de två metoderna är dramatiska, vilket gör många utvecklade linjära modeller otillämpliga. Vi föreslår ett lärande-baserat ramverk syntetisera det normala ansiktet från infraröd ingång. Jämfört med det tidigare arbetet utnyttjar vi ytterligare den lokala linjäriteten i inte bara bildens rumsliga domän utan även bildgrenrören. Vi har också utvecklat en mätning av variansen mellan en inmatning och dess förutsägelse, vilket gör att vi kan tillämpa Markovs slumpmässiga fältmodell på det förutsagda normala ansiktet för att förbättra hallucinationsresultatet. Experimentella resultat visar fördelen med vår algoritm framför de befintliga metoderna. Vår algoritm kan enkelt generaliseras för att lösa andra multimodala bildkonverteringsproblem också.
För att syntetisera det normala ansiktet från den infraröda ingång, Li et al. I REF föreslås en inlärningsbaserad ram som utnyttjar den lokala linjäriteten i både bildgrenrören och bildens rumsliga domän, och de tillämpar dessutom Markovs slumpmässiga fältmodell på det förutsagda normala ansiktet för att förbättra hallucinationsresultatet.
Hallucinating faces from thermal infrared images
{'venue': '2008 15th IEEE International Conference on Image Processing', 'journal': '2008 15th IEEE International Conference on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}