Mar, 2019

使用语义引导生成对抗网络将热成像映射到可见光人脸图像

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TL;DR本研究提出使用语义引导生成对抗网络（SG-GAN）从热成像中自动生成可见光人脸图像，并通过多种不同的损失函数进行控制以实现更好的可视化效果和性能，从而在多光谱人脸图像识别领域取得了有希望的结果。
face recognitionthermal spectrumsg-gansemantic cuesperceptual loss
发现论文，激发创造
  • TV-GAN: 基于生成对抗网络的热成像到可见光人脸识别

    提出一种基于 TV-GAN 的方法解决在红外相机下进行的人脸识别问题，该方法可以确保在图像转换的过程中保留身份信息，通过对判别器网络训练进行显式的闭合集人脸认证损失的规范，使得 TV-GAN 可以在处理前所未见过的人的图像时更好地保留身份信息。

    Dec, 2017

  • 基于生成对抗网络的极化热脸可见脸合成

    本文提出了一种基于生成对抗网络的可见面孔合成 (GAN-VFS) 方法，通过联合优化来自极化热成像的面孔图像。通过在训练过程中引入指导子网络来确保编码的可见特征包含更多的语义信息，结合恒等损失和感知损失实现兼顾光学真实属性和重建输出的区分特征，实验表明该方法达到了最先进的性能。

    Aug, 2017

  • 使用生成对抗网络从偏振热面生成高质量的可见人脸

    本研究提出了一个基于生成对抗网络和多流特征级融合技术的新方法，将极化热成像的人脸图像合成为高质量的可见光图像，并在不同的实验协议下进行多次实验验证。

    Dec, 2018

  • 自注意力引导综合极化热到可见光人脸验证

    本研究提出了一种基于 SAGAN 的综合网络，旨在将可见人脸合成为热成像，并将热成像合成为可见人脸，在跨域匹配中取得了最先进的性能。

    Apr, 2019

  • 可见光到热红外人脸 GAN 模型胜于有条件扩散

    本文提出了一种新的生成对抗网络叫 VTF-GAN，它能够通过学习人脸的空域和频域特征，实现从可见光图像到红外热成像图像的高质量转换。实验结果表明，相对于其他对比算法，VTF-GAN 具有更高的质量和真实感。

    Feb, 2023

  • SeCGAN：基于语义一致性的平行条件生成式对抗网络用于人脸编辑

    通过提出一种语义信息导向的生成对抗网络 SeCGAN，可无需指定目标语义掩码的情况下，利用语义信息进行人脸图像编辑，从而在保持质量指标的前提下，在 CelebA 和 CelebA-HQ 上生成具有更准确属性的面部图像，优于竞争基线项。

    Nov, 2021

  • 使用 Axial-GAN 实现热成像到可见光人脸验证的同时人脸超分辨与翻译

    在热成像人脸识别领域，提出了一种新的方法 ——Axial-Generative Adversarial Network (Axial-GAN)，对低分辨率的热成像图像进行高分辨率的可见图像合成，通过 axial-attention layer 将 transformer 的优势应用于 GAN 框架，使得在两个不同的热 - 可见人脸数据集上相较于现有工作，该方法取得了显著的图像质量和人脸验证性能的提升，并且更加高效。

    Apr, 2021

  • 跨模态人脸识别的深度感知映射

    本文提出了一种利用深度神经网络来捕捉 2 种不同模式下人脸匹配问题的非线性映射关系，以达到跨模式人脸匹配的目的，并在 3 个数据集上获得了相当大的识别率提升。

    Jan, 2016

  • 通过属性保持合成进行极化热到可见光人脸验证

    本研究提出一种新颖的方法，通过使用从可见图像中提取的属性来从输入的热图像中合成属性保留的可见图像，用于跨模态匹配和人脸验证，该方法组合了预先训练的 VGG-Face 网络和 Attribute Preserved Generative Adversarial Network（AP-GAN）技术，并在 ARL 极化人脸数据集上进行实验，取得了明显的性能提升。

    Jan, 2019

  • PCSGAN：感知循环合成生成对抗网络 用于热红外与可见光图像转换

    介绍一种新的基于感知损失的生成对抗神经网络 (PCSGAN) 用于近红外 / 热成像图像转化，其在多种评估指标上超越了现有的图像转换模型。

    Feb, 2020