【摘 要】
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随着深度学习技术的发展, 人脸识别在受控环境下的准确率已经达到了非常理想的效果.然而, 真实环境下获取的人脸图像往往因为遮挡而难以识别.针对遮挡条件下的人脸识别准确率
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海视频技术与系统工程研究中心,华为软件技术有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0801003);上海市科委科研计划项目(16511105402);上海市人才计划项目(17XD1425000)
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随着深度学习技术的发展, 人脸识别在受控环境下的准确率已经达到了非常理想的效果.然而, 真实环境下获取的人脸图像往往因为遮挡而难以识别.针对遮挡条件下的人脸识别准确率不高、 稳定性差的问题, 结合传统的人脸分块和深度卷积神经网络, 提出一种基于分块的有遮挡人脸识别算法.基于人脸特征点定位的结果进行人脸分块, 使用一种改进的轻量级卷积神经网络进行各个人脸区块的特征提取; 利用多分类网络结合输入区块的额外信息进行人脸区块的遮挡判别; 结合人脸块特征与遮挡二分类判别结果获取表征遮挡人脸的特征.实验结果表明, 经
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