Abstract-Heterogena ansiktsigenkänning (HFR) innebär att matcha två ansiktsbilder från alternativa bildformer, såsom en infraröd bild till ett fotografi eller en skiss till ett fotografi. Exakta HFR-system är av stort värde i olika tillämpningar (t.ex. kriminalteknik och övervakning), där galleriets databaser är befolkade med fotografier (t.ex. muggfoton eller passfoton) men sondbilderna är ofta begränsade till vissa alternativa modaliteter. Ett generiskt HFR-ramverk föreslås där både sond- och galleribilder representeras i form av icke-linjära likheter med en samling prototypbilder. Prototypämnena (dvs. utbildningssetet) har en bild i varje modalitet (sond och galleri), och likheten av en bild mäts mot prototypbilderna från motsvarande modalitet. Noggrannheten i denna icke-linjära prototyp representation förbättras genom att projicera funktionerna i en linjär discriminant subrymd. Slumpmässig provtagning införs i HFR-ramen för att bättre hantera de utmaningar som uppstår till följd av problemet med små stickprovsstorlekar. Fördelarna med den föreslagna metoden, kallad prototyp slumpmässig subrymd (P-RS), visas på fyra olika heterogena scenarier: 1) nära infraröd (NIR) att fotografera, 2) termiskt att fotografera, 3) visade skiss för att fotografera, och 4) kriminalteknisk skiss för att fotografera.
Klare och Jain REF representerade heterogena ansiktsbilder genom sina icke-linjära kärnlikheter till en samling prototypbilder.
Heterogeneous Face Recognition Using Kernel Prototype Similarities
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}