【摘 要】
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人脸姿态变化复杂且对人脸识别性能影响明显,提出了一种融合LCCDN (LSTM and CNN based Cascade Deep Network)与增量聚类的多姿态人脸识别方法。采用LCCDN模型定位人脸关键
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,上海大学新型显示技术及应用集成教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(11176016,60872117)
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人脸姿态变化复杂且对人脸识别性能影响明显,提出了一种融合LCCDN (LSTM and CNN based Cascade Deep Network)与增量聚类的多姿态人脸识别方法。采用LCCDN模型定位人脸关键点,利用长短时记忆网络(LSTM)的记忆功能寻找人脸各关键点在空间上的全局上下文的依赖关系对人脸关键点初始化,并通过卷积神经网络模型,采用由粗到精的策略;定位人脸关键点;以人脸关键点作为人脸朝向描述子,同时为适应人脸姿态不断地动态更新,采用基于熵诱导度量机制的增量聚类方法,对头部姿态进行动态增量聚
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