面向热红外到可见光人脸识别的深度感知映射
计算机视觉与模式识别
2015-07-13 v1
摘要
热红外与可见光谱之间的跨模态人脸匹配是夜间监控与安防应用中一项备受期待的能力。由于模态差异极大，热红外到可见光的人脸识别是最具挑战性的人脸匹配问题之一。本文提出了一种方法，能够显著弥合这一模态鸿沟。我们的方法利用深度神经网络捕捉两种模态之间高度非线性的关系。该模型试图学习从可见光到热红外光谱的非线性映射，同时保留身份信息。我们在一个困难的热红外-可见光人脸数据集上展示了显著的性能提升。所提出的方法在 Rank-1 识别率上将现有最优水平提高了超过 10%，并将因模态差异导致的性能下降弥补了超过 40%。
引用
@article{arxiv.1507.02879,
title = {Deep Perceptual Mapping for Thermal to Visible Face Recognition},
author = {M. Saquib Sarfraz and Rainer Stiefelhagen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.02879},
year = {2015}
}
备注
BMVC 2015 (oral)