【摘 要】
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随着科学技术水平的提高和深度学习技术的发展,在当今社会中,关于人脸识别问题的研究已经是备受关注和追捧。特征完整的人脸识别技术已经达到了非常高的水准,但是对人脸特征不完整的图像识别研究结果并不理想。因此,对人脸特征不完整图像的识别研究是人脸图像识别问题的热点和难点。本文就是针对人脸特征不完整图像识别进行研究。人脸特征不完整图像在文中分为特征不完全的遮挡人脸和特征不清晰的复杂光照人脸两种情况,本文方法
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随着科学技术水平的提高和深度学习技术的发展,在当今社会中,关于人脸识别问题的研究已经是备受关注和追捧。特征完整的人脸识别技术已经达到了非常高的水准,但是对人脸特征不完整的图像识别研究结果并不理想。因此,对人脸特征不完整图像的识别研究是人脸图像识别问题的热点和难点。本文就是针对人脸特征不完整图像识别进行研究。人脸特征不完整图像在文中分为特征不完全的遮挡人脸和特征不清晰的复杂光照人脸两种情况,本文方法的核心思想是先对特征不完整图像进行修复,补全图像特征,接着再对补全特征图像进行识别。首先是对特征不完全的遮挡人脸进行修复识别。先通过改进的WGAN-GP网络进行人脸修复,然后对生成图像进行识别。在生成对抗网络中加入跳跃连接以保留图像底层信息;并且在损失函数加入对称损失、对抗性损失和内容损失,使生成图像更真实。通过迁移学习利用预训练好的VGGFace网络实现特征提取,然后用余弦相似度做分类器进行分类识别。对比实验显示该方法结果较好。其次是对特征不清晰的复杂光照人脸进行修复识别。先通过改进的Cycle GAN把正常的光照迁移到复杂光照人脸图像,得到正常光照人脸,然后对正常人脸光照进行识别。识别与遮挡人脸识别过程一样,对比实验结果表明本文方法的有效性较好。
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