Abstract-Recognizing ansiktsbilder fångas under synligt ljus har länge diskuterats under de senaste decennierna. Det finns dock många påverkansfaktorer som hindrar dess framgångsrika tillämpning i verkligheten, t.ex. belysning, utgör variationer. Det senaste arbetet har koncentrerats på olika spektral, dvs. nära infraröda, som endast kan uppfattas av speciellt utformad anordning för att undvika belysningsproblem. Detta innebär dock oundvikligen ett nytt problem, nämligen klassificeringen av olika transportsätt. Kort sagt, bilder registrerade i systemet är i en modalitet, medan bilder som fångade tillfälligt används som test är i en annan modalitet. Dessutom kan det finnas många variationer inom modaliteten som innebär och ger uttryck för ett mer komplicerat problem för forskarna. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny ram som kallas hierarkiska överspråkliga ord (Hwords) i detta dokument. För det första utformar vi en ny struktur, kallad generisk Hwords, för att fånga semantiken på hög nivå över olika modaliteter och inom varje modalitet på ett svagt övervakat sätt, vilket innebär att endast modalitetspar och variationer information behövs i utbildningen. För det andra, för att förbättra den diskriminerande kraften hos Hwords föreslår vi ett nytt avståndsmått genom Hwords hierarkiska struktur. Omfattande experiment på multimodala ansiktsdatabaser visar hur överlägsen vår metod är jämfört med de senaste arbetena på ansikte erkännande uppgifter under förutsättning att pose och uttryck variationer.
Baserat på påsen med visuella ord metod, REF föreslog hierarkiska hyperlingual-words för att fånga hög nivå semantik över olika former.
Cross-Modality Feature Learning Through Generic Hierarchical Hyperlingual-Words
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}