Abstrakt. Nyligen har ett brett införande av system för erkännande av ansikte och ansikte lett till att det uppstår problem med erkännande av intermodalitet. I detta problem, ansiktsbilder i databasen och de frågebilder fångas på plats förvärvas under helt olika förhållanden eller ens med hjälp av olika utrustningar. Konventionella metoder behandlar antingen proverna i en enhetlig modell eller inför ett mellanliggande omvandlingssteg, som båda skulle leda till allvarlig försämring av prestandan på grund av de stora skillnaderna mellan olika metoder. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm som kallas Common Dicriminant Feature Extraction speciellt anpassad för intermodalitetsproblem. I algoritmen är två transformer samtidigt lärt sig att omvandla proverna i båda modaliteterna respektive till den gemensamma funktionen utrymme. Vi formulerar inlärningsmålet genom att införliva både den empiriska diskriminativa kraften och den lokala smidigheten i funktionsomvandlingen. Genom att uttryckligen kontrollera modellens komplexitet genom smidighetsbegränsningen kan vi effektivt minska risken för övermontering och förbättra generaliseringsförmågan. Dessutom, för att klara av den icke-gaussiska distributionen och olika variationer i provutrymmet, utvecklar vi två icke-linjära förlängningar av algoritmen: den ena är baserad på kärnorisering, medan den andra är ett flerstegsramverk. Dessa utvidgningar förbättrar i hög grad erkännandets prestanda i en komplex situation. Omfattande experiment genomförs för att testa våra algoritmer i två tillämpningsscenarier: optisk bildinfraröd bildigenkänning och foto-sketch-igenkänning. Våra algoritmer visar utmärkt prestanda i experimenten.
För att minimera skillnaden i intermodalitet föreslog Lin och Tang REF en gemensam metod för särskiljande funktionsextraktion (CDFE) för att kartlägga heterogena funktioner i ett gemensamt funktionsutrymme.
Inter-modality Face Recognition
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}