Abstract-Heterogena ansiktsigenkänning (HFR) avser matchande ansiktsbilder som förvärvats från olika källor (dvs. olika sensorer eller olika våglängder) för identifiering. HFR spelar en viktig roll i både biometrisk forskning och industri. Trots lovande framsteg under de senaste åren är HFR fortfarande ett utmanande problem på grund av svårigheten att representera två heterogena bilder på ett enhetligt sätt. Befintliga HFR-metoder representerar antingen en bild som ignorerar den rumsliga informationen, eller förlitar sig på ett omvandlingsförfarande som komplicerar igenkänningsuppgiften. Med tanke på dessa problem föreslår vi en ny grafisk representationsbaserad HFR-metod (G-HFR) i detta dokument. Markov nätverk används för att representera heterogena bild patchar separat, vilket tar den rumsliga kompatibiliteten mellan angränsande bild patchar i beaktande. Ett kopplat representationsmått (CRSM) är utformat för att mäta likheten mellan erhållna grafiska representationer. Omfattande experiment som utförts på flera HFR-scenarier (tittad skiss, kriminalteknisk skiss, nära infraröd bild och termisk infraröd bild) visar att den föreslagna metoden överträffar toppmoderna metoder.
Med tanke på den otillräckliga användningen av rumslig ansiktsinformation föreslogs nyligen en grafisk representationsbaserad HFR-strategi.
Graphical Representation for Heterogeneous Face Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}