Abstract-Många metoder som automatiskt identifierar objekt avbildade i skisser som beskrivits av ögonvittnen har genomförts, men deras prestanda försämras ofta när man använder verkliga kriminaltekniska skisser och utvidgade gallerier som efterliknar brottsbekämpning mugg-shot gallerier. Dessutom har lite arbete gjorts för att tillämpa djupt lärande för ansiktsfoto-sketch erkännande trots sin framgång inom många tillämpningsområden inklusive traditionell ansiktsigenkänning. Detta beror främst på det begränsade antalet tillgängliga skissbilder, som är otillräckliga för att på ett robust sätt utbilda stora nät. Detta brev syftar till att ta itu med dessa frågor med följande bidrag: 1) En toppmodern modell som är förtränad för ansiktsfotoigenkänning är inställd för ansiktsfoto-sketch erkännande genom att tillämpa överföring lärande, 2) en tredimensionell morfable modell används för att syntetisera nya bilder och artificiellt utöka utbildningsdata, vilket gör att nätverket för att förhindra övermontering och lära sig bättre funktioner, 3) flera syntetiska skisser används också i teststadiet för att förbättra prestanda, och 4) fusion av den föreslagna metoden med en toppmodern algoritm visas för att ytterligare öka prestanda. En omfattande utvärdering av flera populära och toppmoderna algoritmer görs också med hjälp av allmänt tillgängliga datauppsättningar, vilket fungerar som ett riktmärke för framtida algoritmer. Jämfört med en ledande metod har det föreslagna ramverket visat sig minska felfrekvensen med 80,7 % för betraktade skisser och sänker den genomsnittliga hämtningsgraden med 32,5 % för verkliga kriminaltekniska skisser.
Gallea och Farrugia REF använde en toppmodern modell som är förberedd för ansiktsigenkänning genom att tillämpa överföringsutbildning för att ta itu med problemet med kriminaltekniskt skissigenkänning.
Forensic Face Photo-Sketch Recognition Using a Deep Learning-Based Architecture
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}