美国军队的研究人员开发了卷积神经网络和一系列算法,它可以在黑暗中识别人脸。
该研究的合作者,美国陆军实验室的一名电子工程师周一说: “这项技术可以使热人脸图像和现有的生物识别人脸数据库或名单(只包含可见光人脸图像)进行匹配。” Benjamin Riggan说。
这项技术将热图像处理并传递到卷积神经网络,利用标记标注眼睛、鼻子和嘴唇的角来提取面部特征以确定其整体形状。接着,非线性回归模型将这些特征映射到相应的可见表示。
这个被称为“多区域合成”的系统通过损失功能进行训练,以便尽可能减少热图像和可见图像之间的误差,从而准确描绘出某人的脸部外貌,尽管你只是在黑暗中瞥见它。
但是,为了更加准确,它需要美国军队将重造的图像与先前在数据库中已知的面部(例如观察清单或犯罪记录)相匹配以便他们识别目标。
Riggan说:“当使用热像仪捕获面部图像时,主要的挑战是捕获的热图像仅仅只是与可见图像的观察列表或图库中已存的人脸图相匹配。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货