論文の概要: Beyond the Visible: A Survey on Cross-spectral Face Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04435v3
- Date: Thu, 30 May 2024 13:07:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-01 00:29:19.897546
- Title: Beyond the Visible: A Survey on Cross-spectral Face Recognition
- Title（参考訳）: 可視性を超えて:クロススペクトル顔認証に関する調査
- Authors: David Anghelone, Cunjian Chen, Arun Ross, Antitza Dantcheva,
- Abstract要約: クロススペクトル顔認識 (CFR) とは、異なるスペクトル帯から生じる顔画像を用いて個人を認識することを指す。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最近の進歩は、CFRシステムの性能を大幅に向上させた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.469814029453893
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cross-spectral face recognition (CFR) refers to recognizing individuals using face images stemming from different spectral bands, such as infrared vs. visible. While CFR is inherently more challenging than classical face recognition due to significant variation in facial appearance caused by the modality gap, it is useful in many scenarios including night-vision biometrics and detecting presentation attacks. Recent advances in convolutional neural networks (CNNs) have resulted in significant improvement in the performance of CFR systems. Given these developments, the contributions of this survey are three-fold. First, we provide an overview of CFR, by formalizing the CFR problem and presenting related applications. Secondly, we discuss the appropriate spectral bands for face recognition and discuss recent CFR methods, placing emphasis on deep neural networks. In particular we describe techniques that have been proposed to extract and compare heterogeneous features emerging from different spectral bands. We also discuss the datasets that have been used for evaluating CFR methods. Finally, we discuss the challenges and future lines of research on this topic.
- Abstract（参考訳）: クロススペクトル顔認識(CFR)とは、赤外線と可視光などの異なるスペクトル帯から生じる顔画像を用いて個人を認識することを指す。
CFRは、モダリティギャップによる顔の外観の顕著な変化により、古典的な顔認識よりも本質的に困難であるが、ナイトビジョンバイオメトリックスやプレゼンテーションアタックの検出など、多くのシナリオで有用である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最近の進歩は、CFRシステムの性能を大幅に向上させた。
これらの進展を踏まえると、この調査の貢献は3倍である。
まず、CFR問題を形式化し、関連するアプリケーションを示すことにより、CFRの概要を示す。
次に、顔認識のためのスペクトル帯域について検討し、深層ニューラルネットワークに重点を置いた最近のCFR法について議論する。
特に、異なるスペクトル帯から生じる異種特徴を抽出し、比較するために提案された手法について述べる。
また、CFR法の評価に使用されたデータセットについても論じる。
最後に、この問題に関する課題と今後の研究方針について論じる。
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