論文の概要: A new face database simultaneously acquired in visible, near infrared and thermal spectrum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13864v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 09:29:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 14:49:17.078120
• Title: A new face database simultaneously acquired in visible, near infrared and thermal spectrum
• Title（参考訳）: 可視・近赤外・熱スペクトルを同時に取得した新しい顔データベース
• Authors: Virginia Espinosa-Dur\'o, Marcos Faundez-Zanuy, Ji\v{r}\'i Mekyska
• Abstract要約: このデータベースは、4つの異なる買収セッションで獲得した41人で構成されている。 その結果,3つのスペクトル帯が結合系にほぼ等比して寄与していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper we present a new database acquired with three different sensors (visible, near infrared and thermal) under different illumination conditions. This database consists of 41 people acquired in four different acquisition sessions, five images per session and three different illumination conditions. The total amount of pictures is 7.380 pictures. Experimental results are obtained through single sensor experiments as well as the combination of two and three sensors under different illumination conditions (natural, infrared and artificial illumination). We have found that the three spectral bands studied contribute in a nearly equal proportion to a combined system. Experimental results show a significant improvement combining the three spectrums, even when using a simple classifier and feature extractor. In six of the nine scenarios studied we obtained identification rates higher or equal to 98%, when using a trained combination rule, and two cases of nine when using a fixed rule.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3種類のセンサ(可視,近赤外,熱)を異なる照明条件下で取得した新しいデータベースを提案する。 このデータベースは、4つの異なる買収セッションで41人が獲得し、1セッションに5枚の画像と3つの異なる照明条件で構成されている。 総枚数は7.380枚。 実験結果は、単一センサー実験と異なる照明条件(自然、赤外線、人工照明)下での2つと3つのセンサーの組み合わせによって得られる。 研究した3つのスペクトルバンドは、結合系にほぼ等しい割合で寄与することがわかった。 実験の結果,単純な分類器と特徴抽出器を用いた場合においても,3つのスペクトルを組み合わせることで有意な改善が得られた。 検討した9つのシナリオのうち6つで、訓練された組み合わせルールを使用する場合の識別率は98%以上であり、固定ルールを使用する場合の9のケースは2つであった。

関連論文リスト

• A Nerf-Based Color Consistency Method for Remote Sensing Images [0.5735035463793009]
  暗黙の表現を用いて画像特徴を一緒に織り込み、次に特徴空間を再照らし、新しい視点で融合画像を生成する、多視点画像のためのNeRFに基づく色整合法を提案する。 実験結果から,本手法により生成した合成画像は,エッジにおける視覚効果とスムーズな色遷移に優れることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T13:26:07Z)
• Beyond Night Visibility: Adaptive Multi-Scale Fusion of Infrared and Visible Images [49.75771095302775]
  赤外線および可視画像を用いた適応型マルチスケール核融合ネットワーク(AMFusion)を提案する。 まず、赤外画像と可視画像から空間的特徴と意味的特徴を分離し、前者が光分布の調整に使用される。 第2に,事前学習したバックボーンから抽出した検出機能を利用して,意味的特徴の融合を誘導する。 第3に、通常の光強度で融合画像を制約する新しい照明損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T03:52:07Z)
• Diffusion Facial Forgery Detection [56.69763252655695]
  本稿では,顔に焦点をあてた拡散生成画像を対象とした包括的データセットであるDiFFを紹介する。 人体実験といくつかの代表的な偽造検出手法を用いて,DiFFデータセットの広範な実験を行った。 その結果、人間の観察者と自動検出者の2値検出精度は30%以下であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T03:20:19Z)
• A Multisensor Hyperspectral Benchmark Dataset For Unmixing of Intimate Mixtures [3.0314808581426846]
  鉱物微粉末を包括的に混合した地中真実データセットを作成した。 13種類の高スペクトルセンサがこれらの混合物の反射スペクトルを取得するために用いられている。 これらのデータは, 非線形アンミックス法および材料組成推定のための高度な手法の検証に有用であると考えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T11:48:36Z)
• Sensitivity Comparison of Two-photon vs Three-photon Rydberg Electrometry [45.82374977939355]
  我々は4レベルおよび5レベル原子系をモデル化し、プローブの透過が、使用したレーザーの異なるパワーとRF磁場の強度とどのように変化するかを比較する。 3光子系は従来の2光子EITに比べて線幅が狭いことが判明した。 さらに,2光子Rydbergセンサの期待感度を算出し,現在の測定値である5 uV/m/Hzよりも高い感度が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T20:46:24Z)
• Near-infrared and visible-light periocular recognition with Gabor features using frequency-adaptive automatic eye detection [69.35569554213679]
  近視認識は、制御の少ないシナリオにおいて、顔や虹彩の堅牢性の増大が要求されるため、近年注目を集めている。 本稿では,複雑な対称性フィルタに基づく眼球検出システムを提案する。 このシステムはレチノトピックサンプリンググリッドとガボルスペクトル分解に基づく近視アルゴリズムの入力として用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T13:04:03Z)
• Cross-Spectral Periocular Recognition with Conditional Adversarial Networks [59.17685450892182]
  本研究では,近赤外・近赤外スペクトル間の近赤外画像の変換を訓練した条件付き生成逆相関ネットワークを提案する。 EER=1%, GAR>99% @ FAR=1%, ポリUデータベースの最先端技術に匹敵するスペクトル近視性能を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T15:02:04Z)
• Combining Visible and Infrared Spectrum Imagery using Machine Learning for Small Unmanned Aerial System Detection [1.392250707100996]
  本研究は,SUASの視覚的検出に機械学習を用いたLWIRと可視光センサの利点を組み合わせることを提案する。 検出率は71.2+-8.3%で、LWIRに比べて69%、可視スペクトル単独では30.4%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-27T21:06:14Z)
• Spectrum Translation for Cross-Spectral Ocular Matching [59.17685450892182]
  バイオメトリックスでは、特に眼領域において、クロススペクトル検証が大きな問題となっている。 近赤外画像と視覚光画像のスペクトル変換におけるコンディショナル・ディバイサル・ネットワークの利用について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T19:30:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。