基于身份感知模型的素描人脸识别方法

来源：电讯技术杂志2023年第5期北京时间：

作者：段中钰,李玉涛,田澍,郭亚男,杜康宁,张帆

单位：(北京信息科技大学 a.光电测试技术及仪器教育部重点实验室;b.信息与通信工程学院，北京 100101)

摘要：针对素描图像和光学图像之间存在较大的模态差异这一问题，提出了一种基于身份感知模型的素描人脸识别方法，实现跨模态图像生成和素描人脸识别。该方法应用新的感知损失来监督图像生成网络，生成更好的跨模态图像，减少模态差异带来的识别精度损失，并通过三元组损失来正则化类内和类间距离，增强识别模型的性能，用联合训练策略提升素描人脸识别能力。在UoM-SGFSv2、e-PRIP等素描人脸数据集上的实验结果表明，该方法识别效果优于其他对比算法。

关键词：素描人脸识别；模态差异；图像生成；感知损失；人脸合成；

基金资助：国家自然科学基金资助项目（U20A20163，62001033）；北京市教委面上项目(KM202011232021，KM202111232014,KZ202111232049); “勤信人才”培育计划(QXTCP A201902,QXTCPC202108)