論文の概要: Multi-Metric Evaluation of Thermal-to-Visual Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11987v1
• Date: Wed, 22 Jul 2020 10:18:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 23:16:31.073174
• Title: Multi-Metric Evaluation of Thermal-to-Visual Face Recognition
• Title（参考訳）: サーマル・ツー・ビジュアル顔認識のマルチメトリック評価
• Authors: Kenneth Lai and Svetlana N. Yanushkevich
• Abstract要約: 我々は、機械学習を用いて、赤外線画像から視覚スペクトル面を合成する異種・横断的な顔認識の課題に対処することを目的とする。 我々は、顔画像合成にGAN(Geneversarative Adrial Networks)を使用する能力について検討し、これらの画像の性能を事前学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて検討する。 CNNを用いて抽出した特徴を顔認証と検証に応用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0255457622022486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we aim to address the problem of heterogeneous or cross-spectral face recognition using machine learning to synthesize visual spectrum face from infrared images. The synthesis of visual-band face images allows for more optimal extraction of facial features to be used for face identification and/or verification. We explore the ability to use Generative Adversarial Networks (GANs) for face image synthesis, and examine the performance of these images using pre-trained Convolutional Neural Networks (CNNs). The features extracted using CNNs are applied in face identification and verification. We explore the performance in terms of acceptance rate when using various similarity measures for face verification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,赤外線画像から視覚スペクトルを合成する機械学習を用いて,異種・横断的な顔認識の問題に対処することを目的とする。 視覚帯域顔画像の合成により、顔識別および/または検証に使用する顔特徴のより最適な抽出が可能になる。 本研究では,顔画像合成にgans(generative adversarial network)を応用し,事前学習された畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いて画像の性能を検討する。 CNNを用いて抽出した特徴を顔認証と検証に応用する。 顔認証に様々な類似性尺度を用いる場合の受入率の観点で性能を検討する。

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