Abstrakt. Den senaste multibiometriska stor utmaning (MBGC 2008) sätter upp ett nytt experiment där nära infraröda (NIR) ansiktsvideor som innehåller partiella ansikten används som en sonduppsättning och de visuella (VIS) bilderna av hela ansikten används som måluppsättning. Detta är utmanande av två skäl: (1) det måste hantera delvis ockluderade ansikten i NIR-videor, och (2) matchningen är mellan heterogena NIR- och VIS-ansikten. Partiell ansiktsmatchning är också ett problem som ofta ställs inför i många videobaserade biometriska tillämpningar. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för att lösa detta utmanande problem. För partiell ansiktsmatchning föreslår vi en lokal patchbaserad metod för att hantera partiella ansiktsdata. För heterogen ansiktsmatchning föreslår vi filosofin att förbättra gemensamma drag i heterogena bilder och samtidigt minska skillnaderna. Detta realiseras genom att använda kantförbättrande filter, som samtidigt också är fördelaktigt för partiell ansiktsmatchning. Metoden kräver varken inlärningsförfaranden eller utbildningsdata. Experiment utförs med hjälp av MBGC portal utmaningsdata, jämfört med flera kända state-of-the-arts metoder. Omfattande resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet, utan att känna till försökspersonernas eller uppgifternas statistiska egenskaper, överträffar kontrastmetoderna betydligt, med en tiofaldigt högre kontrollfrekvens i FAR på 0,1 %.
Yi och al. REF erbjöd en lokal patchbaserad metod för att utföra HFR på partiella NIR-ansiktsbilder.
Partial Face Matching between Near Infrared and Visual Images in MBGC Portal Challenge
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}