Abstract-Efter intensiv forskning, heterogen ansiktsigenkänning är fortfarande ett utmanande problem. De största svårigheterna beror på det komplexa förhållandet mellan heterogena bildytor i ansiktet. Heterogeniteten är alltid tätt kopplad till andra variationer, vilket gör relationen mellan heterogena ansiktsbilder mycket icke-linjär. Många utmärkta metoder har föreslagits för att modellera det ickelinjära förhållandet, men de är lämpliga att överpassa till träningssetet, på grund av begränsade prover. Inspirerad av de oövervakade algoritmerna i djupinlärning föreslår detta dokument ett nytt ramverk för heterogen ansiktsigenkänning. Vi extraherar först Gabor funktioner på vissa lokaliserade ansiktspunkter, och sedan använder Restrikted Boltzmann Machines (RBMs) för att lära sig en delad representation lokalt för att ta bort heterogeniteten runt varje ansiktspunkt. Slutligen är de gemensamma representationerna av lokala ringpärmsmekanismer sammankopplade och behandlade av PCA. Nära infraröda (NIR) till synliga (VIS) ansiktsigenkänningsproblem och två databaser väljs ut för att utvärdera den föreslagna metodens prestanda. På CASIA HFB-databasen får vi jämförbara resultat med de senaste metoderna. På en svårare databas, CASIA NIR-VIS 2.0, överträffar vi andra metoder betydligt.
REF anlitade Restrikted Boltzmann Machines (RBMs) för att lära sig en delad representation mellan olika domäner, och föreslog sedan att tillämpa PCA för att ta bort redundans och heterogenitet.
Shared representation learning for heterogenous face recognition
{'venue': '2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'journal': '2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}