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.
REF använde icke-linjära kärnlikheter för att representera ansiktsavbildning och utvärderade sin prototyps slumpmässiga subrymdsmetod (P-RS) i fyra HFR-scenarier.
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']}