Heterogenous Face Recognition (HFR) är en utmanande fråga på grund av de stora domänskillnaderna och bristen på heterogena data. I detta dokument behandlas HFR som ett problem med två generationer och föreslås en ny ram för dual varial generation (DVG). Det genererar storskaliga parade heterogena bilder med samma identitet från buller, för att minska domänklyftan i HFR, vilket ger en ny inblick i de två utmanande frågorna i HFR. Speciellt introducerar vi först en dubbel variationsfri autoenkoder för att representera en gemensam distribution av parade heterogena bilder. Sedan inför vi en distributionsjustering förlust i latent utrymme och en parvis identitet bevara förlust i bilden utrymme. Dessa säkerställer att DVG kan generera olika parade heterogena bilder av samma identitet. Dessutom bidrar en parvis avståndsförlust mellan de genererade par heterogena bilderna till optimeringen av HFR-nätverket, som syftar till att minska diskrepansen i domänen. Betydande förbättringar av erkännandet observeras i fyra HFR-databaser, vilket banar väg för ett nytt sätt att ta itu med problemen med HFR med låga resultat.
Dessutom föreslog REF ) en tvågenerationsmetod som genererar parade NIR-VIS-bilder från buller för att minska domängapet för HFR.
Dual Variational Generation for Low-Shot Heterogeneous Face Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}