利用轴向GAN进行热成像至可见光人脸验证中的同步人脸超分辨与转换
计算机视觉与模式识别
2021-08-10 v2 机器学习
摘要
现有的热成像至可见光人脸验证方法期望热成像与可见光人脸图像具有相近的分辨率。这在真实世界远距离监控系统中不太可能实现，因为人与相机相距较远。为解决此问题，我们引入了从低分辨率热成像图像进行热成像至可见光人脸验证的任务。此外，我们提出轴向生成对抗网络（Axial-GAN）来合成用于匹配的高分辨率可见光图像。在所提方法中，我们用轴向注意力层增强了GAN框架，该层利用了Transformer近期在建模长程依赖上的进展。我们在两个不同热成像-可见光人脸数据集上评估，证明了所提方法的有效性。与相关前沿工作相比，我们的结果在图像质量与人脸验证性能上均有显著提升，且效率也高得多。
引用
@article{arxiv.2104.06534,
title = {Simultaneous Face Hallucination and Translation for Thermal to Visible Face Verification using Axial-GAN},
author = {Rakhil Immidisetti and Shuowen Hu and Vishal M. Patel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06534},
year = {2021}
}
备注
International Joint Conference on Biometrics (IJCB)