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基于异构哈希网络的跨模态人脸检索方法
基于异构哈希网络的跨模态人脸检索方法
摘要：人脸检索是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。近年来，跨模态人脸检索得到了广泛关注。在实际应用场景中，由于光照、姿态和表情等因素的影响，人脸在不同的模态（如可见光图像和红外图像）下具有较大的差异性。为了解决这个问题，本文提出了一种基于异构哈希网络的跨模态人脸检索方法。该方法通过学习跨模态的哈希函数，将可见光图像和红外图像映射到相同的二进制空间，从而实现跨模态的人脸检索。实验结果表明，该方法在准确性和效率方面都具有明显的优势。
关键词：跨模态人脸检索，异构哈希网络，可见光图像，红外图像
1.引言
人脸检索是计算机视觉领域中一项重要的任务，它在安全监控、人脸识别和搜索引擎等领域有着广泛的应用。然而，传统的人脸检索方法在处理跨模态的人脸数据时存在一些困难。由于光照、姿态和表情等因素的影响，人脸在不同的模态下具有较大的差异性，这导致了传统方法在跨模态人脸检索任务中的低准确率。
为了解决这个问题，学者们提出了许多跨模态人脸检索方法。其中，基于哈希的方法在跨模态人脸检索中表现出了良好的效果。哈希方法可以将高维的数据映射到低维的二进制码，并将相似的样本映射到相邻的码上。这使得在海量数据上进行快速检索成为可能。然而，现有的跨模态哈希方法通常仅考虑了可见光图像或红外图像的表示，忽略了两者之间的关联性。因此，本文提出了一种基于异构哈希网络的跨模态人脸检索方法，旨在充分利用可见光图像和红外图像之间的关联信息，提高人脸检索的准确性。
2.相关工作
2.1可见光图像哈希方法
可见光图像哈希方法主要应用于可见光图像的检索任务。其中，局部二进制模式（LBP）和局部特征哈希（LFH）是两种常见的哈希方法。LBP方法通过计算图像中每个像素与其邻域像素的差异来生成二进制码。LFH方法利用局部特征描述子，并采用哈希函数将特征向量映射到二进制码。
2.2红外图像哈希方法
红外图像哈希方法主要应用于红外图像的检索任务。辐射热哈希（TRH）和红外图像之间的哈希函数（IRH）是两种常见的红外图像哈希方法。TRH方法通过计算红外图像中每个像素与背景温度之间的差异来生成二进制码。IRH方法利用红外图像的特征向量，并采用哈希函数将特征向量映射到二进制码。
3.方法提出
本文提出了一种基于异构哈希网络的跨模态人脸检索方法。该方法的整体框架如图1所示。
[插入图1]
3.1异构哈希网络
为了充分利用可见光图像和红外图像之间的关联信息，我们设计了一个异构哈希网络。该网络由两个子网络组成，分别用于学习可见光图像和红外图像的哈希函数。
对于可见光图像，我们首先提取图像的局部特征描述子，并通过全连接层将其映射到低维度的特征向量。然后，我们使用一个哈希函数将特征向量映射到二进制码。
对于红外图像，我们采用类似的方法提取图像的特征向量，并将其映射到二进制码。
最后，我们使用一个损失函数来度量可见光图像和红外图像之间的相似性，并通过反向传播算法来更新网络参数。
3.2跨模态哈希
为了实现跨模态的人脸检索，我们通过学习跨模态的哈希函数，将可见光图像和红外图像映射到相同的二进制空间。具体来说，我们构建了一个包括可见光图像和红外图像的数据库，每个样本都有其对应的二进制码。然后，我们使用二进制码之间的汉明距离来度量样本之间的相似性，并根据查询样本的二进制码进行检索。
4.实验结果
我们在一个包含大量可见光图像和红外图像的人脸数据库上进行了实验。实验结果表明，基于异构哈希网络的跨模态人脸检索方法在准确性和效率方面都具有明显的优势。与传统的跨模态人脸检索方法相比，该方法在保持较高准确率的同时，能够大大降低计算时间。
5.结论
本文提出了一种基于异构哈希网络的跨模态人脸检索方法。该方法通过学习跨模态的哈希函数，将可见光图像和红外图像映射到相同的二进制空间，从而实现跨模态的人脸检索。实验结果表明，该方法在准确性和效率方面都具有明显的优势。未来的工作可以进一步优化网络结构和损失函数，以提高人脸检索的性能。