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基于深度卷积判别网络的人脸比对方法
1
作者
谷凤伟
陆军
+1 位作者
刘子玄
蔡成涛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1770-1782,共13页
针对实际应用中人脸比对面临着场景复杂性高、光照、遮挡等问题,为了提高人脸比对准确率,本文提出了一种基于深度卷积判别网络的人脸比对算法MTC-FaceNetSDM。建立了MTC-FaceNetSDM的深度卷积神经网络,在FaceNet网络前端中融合多任务级...
针对实际应用中人脸比对面临着场景复杂性高、光照、遮挡等问题,为了提高人脸比对准确率,本文提出了一种基于深度卷积判别网络的人脸比对算法MTC-FaceNetSDM。建立了MTC-FaceNetSDM的深度卷积神经网络,在FaceNet网络前端中融合多任务级联卷积神经网络得到MTC-FaceNet网络,实现实际场景中的人脸检测提取目标人脸;利用深度卷积神经网络获取高维人脸深度特征,并将FaceNet网络的欧氏距离模块替换为所提出的相似度判别模块SDM,用于高维人脸特征向量比对;最终,利用自制的人脸数据集C-facev1,结合CASIA-WebFace人脸数据集对本文人脸比对算法进行训练,使用人脸数据集LFW和CASIA-FaceV5对训练后的模型进行性能评估。实验结果表明:本文所设计的MTC-FaceNetSDM的人脸比对准确率比MTC-FaceNet整体提高1.48%,对中国人脸比对准确率提高3.80%,可实现多人种的人脸比对,同时该算法具备良好的鲁棒性和泛化能力,达到优良的人脸比对效果,可实际应用于人脸验证系统。
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关键词
人脸比对
深度卷积判别网络
多任务级联卷积神经网络
相似度判别模块
人脸特征向量
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职称材料
一种简易的单目视觉位姿测量方法研究
被引量：
5
2
作者
谷凤伟
高宏伟
姜月秋
《光电技术应用》
2018年第4期64-70,共7页
针对特定工作条件下机器人位姿测量问题,研究和设计了一种简易的基于单目视觉的位姿测量系统,提出了一种精确的靶标检测算法与单目视觉测量方法相结合的方案,可实现机器人位姿的测量。首先,通过图像预处理和靶标检测算法提取靶标在图像...
针对特定工作条件下机器人位姿测量问题,研究和设计了一种简易的基于单目视觉的位姿测量系统,提出了一种精确的靶标检测算法与单目视觉测量方法相结合的方案,可实现机器人位姿的测量。首先,通过图像预处理和靶标检测算法提取靶标在图像中的坐标,其中图像预处理包括中值滤波、边缘检测和图像形态学膨胀等过程。然后进行测量模型的标定,用最小二乘法求解模型参数,利用建立的测量模型进行坐标系的转换,将所得靶标图像二维像素坐标转换成三维世界坐标,从而得到靶标在世界坐标系中的位姿。实验证明了该方法的准确性和有效性,满足测量要求。
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关键词
位姿测量
单目视觉
图像预处理
测量模型
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职称材料
题名
基于深度卷积判别网络的人脸比对方法
1
作者
谷凤伟
陆军
刘子玄
蔡成涛
机构
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
哈尔滨工程大学船海装备智能化技术与应用教育部重点实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1770-1782,共13页
基金
国家自然科学基金项目(52171332)
黑龙江省自然科学基金项目(F201123).
文摘
针对实际应用中人脸比对面临着场景复杂性高、光照、遮挡等问题,为了提高人脸比对准确率,本文提出了一种基于深度卷积判别网络的人脸比对算法MTC-FaceNetSDM。建立了MTC-FaceNetSDM的深度卷积神经网络,在FaceNet网络前端中融合多任务级联卷积神经网络得到MTC-FaceNet网络,实现实际场景中的人脸检测提取目标人脸;利用深度卷积神经网络获取高维人脸深度特征,并将FaceNet网络的欧氏距离模块替换为所提出的相似度判别模块SDM,用于高维人脸特征向量比对;最终,利用自制的人脸数据集C-facev1,结合CASIA-WebFace人脸数据集对本文人脸比对算法进行训练,使用人脸数据集LFW和CASIA-FaceV5对训练后的模型进行性能评估。实验结果表明:本文所设计的MTC-FaceNetSDM的人脸比对准确率比MTC-FaceNet整体提高1.48%,对中国人脸比对准确率提高3.80%,可实现多人种的人脸比对,同时该算法具备良好的鲁棒性和泛化能力,达到优良的人脸比对效果,可实际应用于人脸验证系统。
关键词
人脸比对
深度卷积判别网络
多任务级联卷积神经网络
相似度判别模块
人脸特征向量
Keywords
face matching
deep convolution discrimination network
multitask cascaded convolutional neural net-work
similarity discrimination module
face feature vector
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种简易的单目视觉位姿测量方法研究
被引量：
5
2
作者
谷凤伟
高宏伟
姜月秋
机构
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
沈阳理工大学通信与网络工程中心
出处
《光电技术应用》
2018年第4期64-70,共7页
基金
机器人学国家重点实验室开放课题资助项目(基于月球车车辙图像的月壤特性研究2016008)
文摘
针对特定工作条件下机器人位姿测量问题,研究和设计了一种简易的基于单目视觉的位姿测量系统,提出了一种精确的靶标检测算法与单目视觉测量方法相结合的方案,可实现机器人位姿的测量。首先,通过图像预处理和靶标检测算法提取靶标在图像中的坐标,其中图像预处理包括中值滤波、边缘检测和图像形态学膨胀等过程。然后进行测量模型的标定,用最小二乘法求解模型参数,利用建立的测量模型进行坐标系的转换,将所得靶标图像二维像素坐标转换成三维世界坐标,从而得到靶标在世界坐标系中的位姿。实验证明了该方法的准确性和有效性,满足测量要求。
关键词
位姿测量
单目视觉
图像预处理
测量模型
Keywords
pose measurement
monocular vision
image preprocessing
measurement model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度卷积判别网络的人脸比对方法
谷凤伟
陆军
刘子玄
蔡成涛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
一种简易的单目视觉位姿测量方法研究
谷凤伟
高宏伟
姜月秋
《光电技术应用》
2018
5
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职称材料
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