Abstrakt. Heterogena ansiktsbilder kommer från olika ljusförhållanden eller olika bildanordningar, såsom synligt ljus (VIS) och nära infraröda (NIR) baserade. Eftersom heterogena ansiktsbilder kan ha olika hudspektra-optiska egenskaper, är direkt utseende baserad matchning inte längre lämplig för att lösa problemet. Därför måste vi hitta ansiktsdrag som är vanliga i heterogena bilder. För detta, först använder vi Difference-of-gaussian filtrering för att få ett normaliserat utseende för alla heterogena ansikten. Vi tillämpar sedan MB-LBP, en förlängning av LBP-operatören, för att koda de lokala bildstrukturerna i den transformerade domänen, och ytterligare lära sig de mest diskriminerande lokala funktionerna för igenkänning. Experiment visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar befintliga metoder för matchning mellan VIS- och NIR-ansiktsbilder.
REF ) använd skillnad av Gaussian (DoG) filtrering för att normalisera heterogena ansikten och sedan tillämpa multi-block lokala binära mönster (MB-LBP) för att koda lokala bildstrukturer.
Heterogeneous Face Recognition from Local Structures of Normalized Appearance
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}