الخرائط الشعورية العميقة للاعتراف بالوجه عبر الأوضاع المتعددة

التطابق العابر للنمط بين الطيف الحراري والطيف المرئي هو قدرة مرغوبة بشدة في تطبيقات المراقبة والأمن الليلية. نظرًا لوجود فجوة نمطية كبيرة جدًا، يعتبر التعرف على الوجه من الطيف الحراري إلى الطيف المرئي من أكثر مشاكل التطابق صعوبة. في هذا البحث، نقدم طريقة لتقريب هذه الفجوة النمطية بمقدار كبير. تعتمد طريقتنا على التقاط العلاقة غير الخطية بشكل كبير بين النمطيْن باستخدام شبكة عصبية عميقة. يحاول نموذجنا تعلم الخريطة غير الخطية من الطيف المرئي إلى الطيف الحراري مع الحفاظ على معلومات الهوية. نظهر تحسينات أداء جوهرية على ثلاثة مجموعات بيانات صعبة للتعرف على الوجه بين الطيف الحراري والمرئي. تحسن الطريقة المقدمة الحالة الراهنة بأكثر من 10٪ في مجموعة بيانات UND-X1 وبأكثر من 15-30٪ في مجموعة بيانات NVESD فيما يتعلق بالتحديد رتبة-1 (Rank-1 identification). يقلل 方法我们的方法在性能下降方面由于模态差距造成的损失超过40%。为了使最后一句更符合阿拉伯语的表达习惯,我将对其进行调整:تقلل طريقتنا من الانخفاض في الأداء الناجم عن الفجوة النمطية بنسبة تزيد عن 40٪.