异构人脸识别的图形表示
计算机视觉与模式识别
2016-03-15 v3
摘要
异构人脸识别（HFR）是指匹配来自不同源（即不同传感器或不同波长）的人脸图像以进行识别。HFR在生物识别研究和工业中都扮演着重要角色。尽管近年来取得了可喜的进展，但由于难以以同质方式表示两个异构图像，HFR仍然是一个具有挑战性的问题。现有的HFR方法要么表示图像时忽略空间信息，要么依赖于使识别任务复杂化的变换过程。考虑到这些问题，我们在本文中提出一种基于图形表示的新颖HFR方法（G-HFR）。采用马尔可夫网络分别表示异构图像块，其考虑了相邻图像块之间的空间兼容性。设计了一种耦合表示相似度度量（CRSM）来衡量所获得的图形表示之间的相似性。在多个HFR场景（视图草图、法医草图、近红外图像和热红外图像）上进行的大量实验表明，所提方法优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1503.00488,
title = {Graphical Representation for Heterogeneous Face Recognition},
author = {Chunlei Peng and Xinbo Gao and Nannan Wang and Jie Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.00488},
year = {2016}
}
备注
13 pages, 10 figures, TPAMI 2016 accepted