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基于稠密连接的通道混合式PCANet的低分辨率有遮挡人脸识别 被引量：1
1
作者 秦娥 何佳瑶 +2 位作者 刘银伟 朱娅妮 李小薪 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第6期602-615,共14页
针对低分辨率有遮挡人脸识别问题提出了基于稠密连接的通道混合式主成分分析网络(DCH-PCANet)。现有的PCANet模型的卷积层只使用了通道无关式卷积(CIC)。通道无关式卷积由于未考虑特征图在通道方向上的相关性,可以更好地凸显单个特征图... 针对低分辨率有遮挡人脸识别问题提出了基于稠密连接的通道混合式主成分分析网络(DCH-PCANet)。现有的PCANet模型的卷积层只使用了通道无关式卷积(CIC)。通道无关式卷积由于未考虑特征图在通道方向上的相关性,可以更好地凸显单个特征图的局部纹理特征,对于补偿因低分辨率、遮挡等因素导致的特征损失具有重要意义,但也会强化遮挡区域的特征,从而放大坏特征的影响范围;而通道相关式卷积(CDC)由于充分考虑了各特征图在通道方向上的相关性,可以较好地抑制坏特征的作用,形成较为稀疏的特征图。在PCANet中添加了基于通道相关式卷积的特征图提取分支,形成了通道混合式PCANet;并且引入了稠密连接,以充分利用低阶特征提升有遮挡图像识别的鲁棒性。针对如下4种数据集进行了实验:受控环境、真实遮挡和模拟低分辨率的人脸数据集(AR人脸数据集),非受控环境、真实遮挡和模拟低分辨率的人脸数据集(MFR2和PKUMasked-Face),非受控环境、真实遮挡和真实低分辨率的人脸数据集(自建数据集)。实验结果表明,与现有方法相比,所提出的基于稠密连接的通道混合式PCANet具更好的遮挡鲁棒性和低分辨率鲁棒性,可以作为前沿方法的有效补充,提升其识别性能。 展开更多
关键词 有遮挡人脸识别 主成分分析网络(PCANet) 通道相关式卷积(cdc) 稠密连接
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