24、基于BoVW的判别式表示实现人脸合成素描识别

基于BoVW的判别式表示实现人脸合成素描识别

1. 背景与问题提出

在刑事调查中，人脸素描是重要线索之一。当执法机构没有嫌疑人照片，只有目击者或受害者协助绘制的面部素描时，自动面部素描识别方法就显得尤为重要。它虽不能直接确认嫌疑人身份，但可缩小潜在嫌疑人范围。

然而，标准自动人脸识别方法难以识别面部素描，这一问题被定义为“模态差距”。以往处理模态差距的方法是将面部照片转换为面部素描，但这可能会丢失重要的判别信息。因此，寻找一种能直接处理该问题的合适特征表示十分关键。

2. 相关研究进展

• 软件生成合成素描 ：研究表明，软件生成的合成素描在自动照片 - 素描识别中比手绘素描更有效，但相关研究较少。
• 早期方法 ：Yuen和Man的方法结合了局部和全局特征，且识别阶段需要人工干预。
• Klare和Jain的方法 ：
  • 第一种方法受合成素描创建方式启发，从对应76个面部标志的区域提取基于块的多尺度局部二值模式（MLBP），通过得分融合获取相似性。
  • 第二种方法是整体方法，从面部均匀区域提取SIFT和MLBP特征，使用线性判别分析（LDA）学习每个区域的最优子空间，将投影特征连接成单一向量，用L2距离度量进行比较。
  • 最后一种方法结合了前两种策略并进行改进和参数调整，提升了性能。
• Mittal等人的方法 ：他们的方法逐渐提高了合