Detta arbete tar itu med ansiktsigenkänning uppgift på bilder fångas med hjälp av termiska kamerasensorer som kan fungera i icke-ljus miljö. Även om det i hög grad kan öka omfattningen och fördelarna med de nuvarande säkerhetsövervakningssystemen, är det ett utmanande problem att utföra en sådan uppgift med hjälp av termiska bilder jämfört med ansiktsigenkänning i den synliga ljusdomänen (VLD). Detta beror delvis på den betydligt mindre mängd termiska bilddata som samlats in jämfört med VLD-data. Tyvärr kommer en direkt tillämpning av de befintliga mycket starka ansiktsigenkänningsmodeller som utbildats med hjälp av VLD-data i termiska bilddata inte att ge en tillfredsställande prestanda. Detta beror på förekomsten av domän gapet mellan termiska och VLD-avbildningar. I detta syfte föreslår vi en Termal-to-Visible Generative Adversarial Network (TV-GAN) som kan omvandla termiska ansiktsbilder till deras motsvarande VLD-bilder samtidigt som identitetsinformation bibehålls, vilket är tillräckligt för att de befintliga VLD-modellerna för ansiktsigenkänning ska kunna utföra igenkänning. Några exempel presenteras i figur 1. Till skillnad från de tidigare metoderna, vår föreslagna TV-GAN använder en explicit sluten uppsättning ansiktsigenkänning förlust för att legalisera discriminator nätverk utbildning. Denna information kommer sedan att överföras till generatornätet i form av lutningsförlust. I experimentet visar vi att genom att använda denna ytterligare explicita legalisering för diskriminatornätverket, kan TV-GAN bevara mer identitetsinformation när man översätter en termisk bild av en person som inte tidigare setts av TV-GAN.
TV-GAN REF är en av de mest framgångsrika GAN-baserade strategierna för problemet.
TV-GAN: Generative Adversarial Network Based Thermal to Visible Face Recognition
{'venue': '2018 International Conference on Biometrics (ICB)', 'journal': '2018 International Conference on Biometrics (ICB)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}