Face description using anisotropic gradient: thermal infrared to visible face recognition
Face description using anisotropic gradient: thermal infrared to visible face recognition
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使用各向异性梯度的面部描述：热红外到可见光面部识别
DOI：
10.1117/12.2304898
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Voronina, V.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wan, Qianwen;Rao, Shishir Paramathma;Panetta, Karen;Agaian, Sos S.;Kaszowska, Aleksandra;Taylor, Holly;Voronina, V.
在过去的几十年里，由于人机交互的增加，人脸识别技术的需求一直很高。它也是智能环境中解释人类情感，意图，面部表情的重要组成部分之一。这种非侵入式生物特征认证系统依赖于识别独特的面部特征和配对相似的结构进行识别和识别。面部识别系统的应用领域包括国土和边境安全、执法识别、安全网络访问控制、网上银行身份验证和视频监控。虽然人类在不同的光照条件下识别人脸很容易，但它仍然是计算机视觉中具有挑战性的任务。不均匀的照明和不受控制的操作环境会损害基于可见光谱的识别系统的性能。为了解决这些困难，提出了一种新的各向异性梯度人脸识别（AGFR）系统，能够自主热红外可见人脸识别。本文的主要贡献包括一个框架热/融合热可见光可见人脸识别系统和一个新的人类视觉系统启发热可见光图像融合技术。利用CARL、IRIS、AT和T、Yale和Yale-B数据库进行了大量的计算机模拟，证明了AGFR系统的有效性、准确性和鲁棒性。
Face recognition technologies have been in high demand in the past few decades due to the increase in human-computer interactions. It is also one of the essential components in interpreting human emotions, intentions, facial expressions for smart environments. This non-intrusive biometric authentication system relies on identifying unique facial features and pairing alike structures for identification and recognition. Application areas of facial recognition systems include homeland and border security, identification for law enforcement, access control to secure networks, authentication for online banking and video surveillance. While it is easy for humans to recognize faces under varying illumination conditions, it is still a challenging task in computer vision. Non-uniform illumination and uncontrolled operating environments can impair the performance of visual-spectrum based recognition systems. To address these difficulties, a novel Anisotropic Gradient Facial Recognition (AGFR) system that is capable of autonomous thermal infrared to visible face recognition is proposed. The main contribution of this paper includes a framework for thermal/fused-thermal-visible to visible face recognition system and a novel human-visual-system inspired thermal-visible image fusion technique. Extensive computer simulations using CARL, IRIS, AT and T, Yale and Yale-B databases demonstrate the efficiency, accuracy, and robustness of the AGFR system.
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面部识别系统，使用人类视觉系统算法将计算机合成草图与面部照片进行匹配
DOI：
10.1109/ths.2016.7568945
发表时间：
2016
期刊：
2016 IEEE Symposium on Technologies for Homeland Security (HST)
影响因子：
--
作者：
Qianwen Wan;K. Panetta
通讯作者：
K. Panetta
DOI：
10.1109/ccst.1992.253768
发表时间：
1992
期刊：
Proceedings 1992 International Carnahan Conference on Security Technology: Crime Countermeasures
影响因子：
--
作者：
F.J. Prokoski;R. Riedel;J. Coffin
通讯作者：
J. Coffin
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影响因子：
5.4
作者：
V. Espinosa;M. Faúndez;J. Mekyska;E. Monte‐Moreno
通讯作者：
E. Monte‐Moreno
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DOI：
10.1109/icb2018.2018.00035
发表时间：
2017
期刊：
2018 International Conference on Biometrics (ICB)
影响因子：
--
作者：
Teng Zhang;A. Wiliem;Siqi Yang;B. Lovell
通讯作者：
B. Lovell
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20.6
作者：
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通讯作者：
S. Agaian