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O reconhecimento automático de fotos e esboços de rosto tem importantes aplicações para a aplicação da lei. Pesquisas recentes focaram em transformar fotos e esboços na mesma modalidade para correspondência ou desenvolver algoritmos de classificação avançados para reduzir a diferença de modalidades entre as características extraídas de fotos e esboços. Neste artigo, propomos uma nova abordagem de reconhecimento facial intermodal, reduzindo a diferença de modalidade na fase de extração de características. Um novo descritor facial baseado em codificação teórica da informação acoplada é usado para capturar estruturas faciais locais discriminativas e para corresponder efetivamente fotos e esboços. Guiada pela maximização da informação mútua entre fotos e esboços nos espaços de características quantizadas, a codificação acoplada é alcançada pela árvore de projeção de informação teórica acoplada proposta, que é estendida para a floresta aleatória para aumentar ainda mais o desempenho. Criamos o maior banco de dados de esboços faciais, incluindo esboços de 1.194 pessoas do banco de dados FERET. Experimentos neste conjunto de dados em grande escala mostram que nossa abordagem supera significativamente os métodos de estado da arte.
Zhang et al. (Quarta-feira,) estudaram essa questão.