NIR-to-VIS face recognition via embedding relations and coordinates of the pairwise features阅读笔记

2019 IEEE
MyeongAh Cho; Tae-young Chung; Taeoh Kim; Sangyoun Lee

一、简介

从人脸图像中提取的局部特征包含人脸各个组成部分的信息。对于两个不同的域特征，使用局部特征之间的关系比直接使用它更具有域不变性。除了这些关系，位置信息，如从嘴唇到下巴或眼睛到眼睛的距离，也提供了域不变的信息。

提出了一个关系模块，用来减少模态差异。该模块由关系层和坐标层组成，关系层隐式捕获关系，坐标层对位置信息进行建模。

提出了考虑类内分布的带条件边际的三重损失。

二、模型

特征提取（ConvNet）：

输入一张人脸图像（VIS人脸图像或NIR人脸图像），使用LightCNN网络提取特征，提取出的特征图是关系模块的输入。

LightCNN网络在MS-Celebe-1M数据集上预先训练。

该网络的输出是N×N的特征图(N=8)。这些N×N个数的特征向量代表了人脸的局部斑块，如嘴唇、眼睛和鼻子，它们是人脸的重要特征。

关系层：

将N×N个特征向量进行所有成对拼接组合，一共由N×N×N个组合特征。通过该成对组合方式，获得了人脸的位置关系。

然后将这些成对的组合通过一个参数共享的全连通层，嵌入到L维的关系向量中。

该过程提取了诸如形状、大小等人脸的代表性关系。

Coordinates Layer（坐标层）：

人脸各部分的位置是人脸分类时的重要信息。面部部分的相对距离，例如从嘴唇到下巴或眼睛到眼睛的距离，是身份的代表性特征。由于这一信息不依赖于领域，它可以有效地用于近红外-可见光人脸识别任务。

简单地添加两个额外的通道，表示两个空间维度。

第一个通道的第一行用0填充，第二行用1填充，以此类推。第二个通道的填充也与第一个通道相似，但列是常数值，并按比例缩放为[-1，1]。

三、损失函数

使用softmax loss和triple loss训练。

Softmax Loss：

通过L2归一化对嵌入特征进行归一化，然后对归一化特征进行s比例缩放。

Triplet Loss：

a是随机选择的输入图像的人脸图像。

p是与a同一身份且不同域下的人脸图像。

n是与a不同身份且不同域下的人脸图像。

CS是余弦相似性。

m是条件余量，取0.7。

整体损失：

四、实验

CASIA NIR-VIS 2.0：

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