Abstrakt. I många applikationer, t.ex. E-Passport och körkort, görs inskrivningen av ansiktsmallar med hjälp av synliga ljusbilder (VIS). Sådana bilder förvärvas normalt i kontrollerad miljö där belysningen är ungefär frontal. Autentisering sker dock i varierande ljusförhållanden. Att matcha ansikten i VIS-bilder tagna i olika ljusförhållanden är fortfarande en stor utmaning. En ny utveckling i nära infraröd (NIR) bildbaserad ansiktsigenkänning [1] har mycket väl övervunnit de svårigheter som uppstår till följd av ljusförändringar. Det kräver dock att inskrivning ansikte bilder förvärvas med NIR också. I detta dokument presenterar vi ett nytt problem, nämligen att matcha ett ansikte i en NIR-bild mot en i en VIS-bild, och föreslå en lösning på det. Arbetet syftar till att utveckla en ny lösning för att uppfylla noggrannhetskravet för ansiktsbaserad biometrisk igenkänning, genom att dra nytta av den senaste NIR-ansiktsteknologin och samtidigt tillåta användning av befintliga VIS-ansiktsbilder som gallerimallar. Ansiktsigenkänning görs genom att matcha en NIR-sond ansikte mot ett VIS galleri ansikte. Baserat på en analys av egenskaper hos NIR- och VIS-ansiktsbilder föreslår vi en inlärningsbaserad metod för olika modalitetsmatchning. En mekanism för korrelation mellan NIR- och VIS-ansikten lärs av NIR→VIS ansiktspar, och den inlärda korrelationen används för att utvärdera likheten mellan ett NIR-ansikte och ett VIS-ansikte. Vi tillhandahåller preliminära resultat av NIR→VIS ansiktsmatchning för igenkänning under olika belysningsförhållanden. Resultaten visar på fördelar med NIR→VIS matchning över VIS→VIS matchning.
Den kanoniska korrelationsanalysen (CCA) applicerades för att lära sig korrelationen mellan NIR och VIS ansiktsbilder av Yi et al. Hoppa över det.
Face matching between near infrared and visible light images
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}