Abstract-Heterogena ansiktsigenkänning (HFR) syftar till att matcha ansiktsbilder som förvärvats från olika avkänningsmetoder med uppdragskritiska tillämpningar inom kriminalteknik, säkerhet och kommersiella sektorer. HFR presenterar dock mer utmanande frågor än traditionell ansiktsigenkänning på grund av den stora variationen inom klassen mellan heterogena ansiktsbilder och den begränsade tillgången på utbildningsprover av ansiktsbildspar med crossmodalitet. I detta dokument föreslås den nya Wasserstein convolutional neural network (WCNN) metod för att lära invarianta funktioner mellan nära-infraröd (NIR) och visuella (VIS) ansiktsbilder (dvs. NIR-VIS ansiktsigenkänning). WCNN:s lågnivåskikt är utbildade med allmänt tillgängliga ansiktsbilder i VIS-spektrumet, och högnivåskiktet är uppdelat i tre delar: NIR-skiktet, VIS-skiktet och det delade NIR-VIS-skiktet. De två första skikten syftar till att lära sig modalitetsspecifika funktioner, och det delade NIR-VIS-skiktet är utformat för att lära sig en modalitetsinvariant funktionssubrymd. Wassersteinavståndet införs i det delade NIR-VIS-skiktet för att mäta skillnaderna mellan heterogena dragfördelningar. W-CNN lärande utförs för att minimera Wasserstein avståndet mellan NIR-distributionen och VIS-distributionen för invarianta djupa funktioner representationer av heterogena ansiktsbilder. För att undvika problemet med övermontering på småskaliga heterogena ansiktsdata införs en korrelation tidigare på de fullt anslutna WCNN-lagren för att minska storleken på parameterutrymmet. Detta tidigare genomförs av en lågrankad begränsning i ett end-to-end-nätverk. Den gemensamma formuleringen leder till en omväxlande minimering för djup funktion representation på träningsstadiet och en effektiv beräkning för heterogena data på teststadiet. Omfattande experiment med hjälp av tre utmanande NIR-VIS ansiktsigenkänningsdatabaser visar att WCNN-metoden är överlägsen toppmoderna metoder.
I Ref föreslogs en tvåströmsbaserad djupt invariant metod för representationsutbildning för heterogen ansiktsigenkänning.
Wasserstein CNN: Learning Invariant Features for NIR-VIS Face Recognition
{'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']}