"基于内容特征提取的短波红外-可见光人脸识别"
基于内容特征提取的短波红外-可见光人脸识别框架旨在实现短波红外-可见光人脸图像的跨模态识别。该框架首先建立了短波红外-可见光人脸图像数据集，然后采用改进的图像翻译框架 DRIT 进行内容特征提取，以克服模态差异对识别的干扰。设计识别网络，基于内容特征完成跨模态的短波红外-可见光人脸识别任务。
要点一：图像翻译框架 DRIT
DRIT 是一种图像翻译框架，旨在将源域图像翻译到目标域。该框架通过学习源域和目标域之间的映射关系，实现图像的翻译。然而，原始的 DRIT 框架存在一些限制，例如难以处理模态差异对识别的干扰。为此，作者提出了改进的 DRIT 框架，旨在更准确地获取图像的内容特征，以克服模态差异对识别的干扰。
要点二：内容特征提取
内容特征提取是指从图像中提取有代表性的特征，以便更好地识别图像。作者使用改进的 DRIT 框架中的内容特征提取器，提取短波红外-可见光人脸图像的内容特征。该方法可以克服模态差异对识别的干扰，提高识别的准确率。
要点三：跨模态人脸识别
跨模态人脸识别是指根据已有的可见光人脸图像，识别短波红外人脸图像的过程。作者使用改进的 DRIT 框架和内容特征提取器，设计了跨模态人脸识别网络，基于内容特征完成跨模态的短波红外-可见光人脸识别任务。
要点四：实验结果
实验结果表明，改进的 DRIT 图像翻译框架中的内容特征提取器可以更准确地进行内容特征提取，应用于识别任务时识别准确率提升了 12.89%。整体识别框架对短波红外人脸识别准确率达到 88.86%。
要点五：结论
本文提出的基于内容特征提取的识别方案有效克服了模态差异，获得了较好的短波红外-可见光人脸识别结果。该方法可以在实际应用中发挥重要作用，例如人脸识别系统、人机交互系统等。
关键词：图像翻译；短波红外图像；人脸识别；内容特征
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