【摘 要】
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人脸识别作为目前最方便的生物特征识别技术,被应用到了很多重要的领域。但是,由于光照以及姿态等因素的影响,使得人脸识别的精度降低,造成人脸识别技术在实际应用中的局限性
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人脸识别作为目前最方便的生物特征识别技术,被应用到了很多重要的领域。但是,由于光照以及姿态等因素的影响,使得人脸识别的精度降低,造成人脸识别技术在实际应用中的局限性。针对姿态以及光照因素对人脸的影响,提出一种基于深度学习的人脸扭正算法。该算法将对齐后的人脸图像首先用深度卷积网络自动地提取人脸特征,然后根据提取到的特征得到非正面人脸与正面人脸的映射关系,最后将非正面姿态的人脸扭成正面姿态且处于中性光照下的人脸图像,算法引入了欧式距离与余弦距离两个损失函数来对网络进行优化,进一提高了网络的精度。实验结果表明,
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