热成像至可见光人脸识别的多度量评估
计算机视觉与模式识别
2020-07-24 v1
摘要
在本文中，我们旨在解决异质或跨光谱人脸识别问题，利用机器学习从红外图像合成可见光谱人脸。可见光谱人脸图像的合成为提取用于人脸辨识和/或验证的面部特征提供了更优的条件。我们探索了使用生成对抗网络（GANs）进行人脸图像合成的能力，并使用预训练的卷积神经网络（CNNs）检验这些图像的性能。使用 CNN 提取的特征被应用于人脸辨识与验证。我们探讨了在人脸验证中使用不同相似性度量时的接受率表现。
引用
@article{arxiv.2007.11987,
title = {Multi-Metric Evaluation of Thermal-to-Visual Face Recognition},
author = {Kenneth Lai and Svetlana N. Yanushkevich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.11987},
year = {2020}
}