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对齐特征表示的跨模态人脸识别 被引量:4
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作者 明悦 王绍颖 +1 位作者 范春晓 周江婉 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2311-2322,共12页
跨模态人脸识别一直是人脸识别领域的研究热点,在安防、刑侦等现实场景中具有极高的应用价值和发展潜力。现有的跨模态人脸识别算法通常在图像空间或潜在空间建立不同模态人脸的联系,却忽略了二者的内在关联性,容易导致跨模态信息的丢... 跨模态人脸识别一直是人脸识别领域的研究热点,在安防、刑侦等现实场景中具有极高的应用价值和发展潜力。现有的跨模态人脸识别算法通常在图像空间或潜在空间建立不同模态人脸的联系,却忽略了二者的内在关联性,容易导致跨模态信息的丢失。为解决这一问题,本文提出基于对齐特征表示的跨模态人脸识别算法(Cross-Domain Representation Alignment,CDRA)。CDRA算法在人脸图像空间和潜在空间、模态内和模态间探索不同模态人脸数据间的关联性首先,为减少信息损失,CDRA算法通过对单一模态内人脸的重建,学习到包含判别信息的模态内潜在特征表示;然后,在图像空间,CDRA算法通过从不同模态的潜在特征表示中,跨模态地重建图像,以间接对齐不同模态的潜在特征表示,在潜在空间,CDRA算法通过对齐不同模态数据的潜在高斯分布直接对齐不同模态的潜在特征表示,促使特征表示学习到不同模态人脸在不同空间维度多个层次的跨模态信息。实验结果表明CDRA算法在Multi-Pie数据集上的人脸识别准确率的平均值为97.2%,在CASIA NIR-VIS 2.0数据集上的人脸识别准确率为99.4%±0.2%,同时实现了跨模态人脸数据的高效互生成。CDRA算法能够在图像空间和潜在子空间学习到更具判别能力的跨模态关联信息,有效地提高了跨模态人脸识别准确率。 展开更多
关键词 跨模态人脸识别 变分自动编码器 人脸合成 潜在子空间
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山杨树枝和树根气干密度及纤维形态的研究 被引量:2
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作者 张昭林 赵西平 +5 位作者 苗明月 夏重阳 郝金虎 王绍颖 王楠 李盈 《辽宁林业科技》 2018年第5期5-8,共4页
为扩大山杨Populus davidiana的全树使用范围,对生长于小兴安岭地区山杨的树枝、树根气干密度及纤维形态进行了研究。结果表明:山杨树枝气干密度为0.487 g·cm-3,纤维平均长度745.824μm,平均宽度23.947μm,壁厚13.904μm,内径10.04... 为扩大山杨Populus davidiana的全树使用范围,对生长于小兴安岭地区山杨的树枝、树根气干密度及纤维形态进行了研究。结果表明:山杨树枝气干密度为0.487 g·cm-3,纤维平均长度745.824μm,平均宽度23.947μm,壁厚13.904μm,内径10.043μm,长宽比32.203,壁腔比0.773;山杨树根木材气干密度为0.333 g·cm-3,纤维平均长度859.442μm,平均宽度28.411μm,壁厚18.282μm,内径10.043μm,长宽比32.473,壁腔比0.591。方差分析表明,山杨树枝和树根除内径和长宽比差异水平不显著之外,其余各项指标差异均达到显著水平。山杨树枝和树根基本达到造纸和重组木原料要求。山杨树根比树枝更适合制造石膏刨花板。 展开更多
关键词 山杨 树枝 树根 气干密度 纤维形态
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