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申请/专利权人：泰雷兹数字安全法国简易股份公司;泰雷兹公司;密执安州大学评议会;国家信息及自动化研究院

摘要：根据本发明的交叉光谱面部识别学习方法基于多个人的一组相关联的面部图像热图像10T和视觉图像10V。热图像10T以两种不同的方式编码。风格编码器200T提供热图像10T的风格代码420T。身份编码器100T提供热图像10T的身份代码410T。视觉图像10V以类似的方式用提供风格代码420V的风格编码器200V和用提供身份代码410V的身份编码器100V编码。同一人的两个面部图像在身份特征中共享各自的身份代码410T和410V中的共同部分，被称为共同身份代码410VT，而两个图像的风格代码420T和420V包括仅与图像的两种特定风格即热或视觉相关的特征。

主权项：1.一种使用包括多个视觉图像的可见光面部图像集和包括多个热图像的红外面部图像集的跨光谱面部识别训练方法，这两个集合都与同一人群相关，其中每个热图像具有同一人的对应视觉图像，其特征在于，所述方法包括：一种以监督方式训练的谱分离学习子方法，并且包括以下步骤：将所述视觉或热图像集的每个视觉或热图像分别分解为视觉或热身份代码、视觉或热身份编码器，并且分别分解为视觉或热风格代码和视觉或热风格编码器，将所述视觉身份代码与所述视觉风格代码一起解码以生成重建的视觉图像，并且将所述热身份代码与所述热风格代码一起解码以生成重建的热图像，其中身份损失函数以及重建的图像损失函数将所述重建的视觉图像和所述重建的热图像与相关联的可见光面部图像和相关联的热图像连接，一种用于每个视觉目标图像的第一交叉光谱学习子方法，包括以下步骤：提供噪声源并将其与视觉风格代码组合，基于提供关于谱分布的条件的损失函数创建噪声修改的视觉风格代码，使用该噪声修改的视觉风格代码与所述热身份代码一起作为所述视觉解码器的输入来创建模拟视觉图像，通过分别用所述视觉风格编码器和所述视觉身份编码器对所述模拟视觉图像进行编码来编码重建的视觉风格代码和重建的热身份代码，其中所述重建的图像损失函数被应用于反馈到所述噪声修改的视觉风格代码上的所述重建的视觉风格代码以及反馈到所述热身份代码上的所述重建的热身份代码，其中在视觉鉴别器中将所述模拟视觉图像与目标视觉图像进行匹配或不匹配的比较，一种用于与所述谱分离的学习子方法同时以监督方式训练的每个热目标图像的第二交叉光谱学习子方法，并且包括以下步骤：提供噪声源并将其与所述热风格代码组合，基于提供关于谱分布的条件的损失函数创建噪声修改的热风格代码，使用该噪声修改的热代码与所述视觉身份代码一起作为所述热解码器的输入以创建模拟热图像，通过分别用所述热风格编码器和所述热身份编码器对所述模拟热图像进行编码来编码重建的热风格代码和重建的视觉身份代码，其中所述重建的图像损失函数被应用于反馈到所述噪声修改的热风格代码的所述重建的热风格代码以及反馈到所述热身份代码的所述重建的视觉身份代码，其中在热鉴别器中将所述模拟热图像与目标热图像进行匹配或不匹配的比较。

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