Feb, 2023

可见光到热红外人脸 GAN 模型胜于有条件扩散

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TL;DR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。
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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

  • 可见 - 热红外癌症面部图像配准的生成方法

    改进了经典的图像配准方法以对齐可见光与热成像传感器捕获的图像，通过对可见光到热成像的图像转换任务的热成像人脸进行配准，热成像图像的质量得到了显著提高。

    Aug, 2023

  • 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

    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。

    Mar, 2019

  • 基于综合的方法进行热 - 可见光人脸验证

    本研究提出了一种新的算法，实现了对 ARL-VTF 和 TUFTS 多光谱人脸数据集的最新性能和 MILAB-VTF（B）数据集的强大性能。该算法具有广泛的适用性，稳健性和高效性，并将提出的方法与人脸正面化方法进行比较。

    Aug, 2021

  • 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 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

  • 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

  • 低光条件下可见光到热像转换以提高视觉任务效果

    本文提出了一种利用生成网络和检测网络将 RGB 图像转化为热成像图像的端到端框架，并通过生成的热成像图像与真实数据进行比较，论证了使用生成对抗网络将 RGB 训练数据转化为热成像数据的可行性，从而加快和降低生成热成像数据的成本，满足安全应用的需求。

    Oct, 2023

  • 隐式多光谱转换器：一种轻量且有效的可见光到红外图像转换模型

    通过使用基于 Transformer 的新型模型，将可见光图像转换为高保真红外图像，从而解决了低光条件下可见光图像对比度低的问题，并比现有方法在质量和数量上都有显着优势，为红外图像的下游应用提供了更有效的支持。

    Apr, 2024