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题名轮廓波变换的面部姿态检索技术及实验分析
被引量：1
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作者
曾霞霞
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机构
闽江学院计算机科学系
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2018年第1期16-18,62,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(902456)
福建省信息处理与智能控制重点实验室基金项目(MJUKF201728)
闽江学院基金项目(YKY13007)
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文摘
基于经典的面部姿态识别技术进行了人脸识别算法改进。根据LIOP和LBP的优势和问题,提出领域差异向量的方法(YP)实现聚类算法改进,采用了16个领域点的码本,为了不增加计算量,又将图像划分了36个子块;基于传统的PCA算法,提出WPCA实现降维,采用了在PCA的基础上再乘以权重的办法,提出了余弦相似度的判别方法;基于PP和retina模型方法,提出了PR方法和预处理流程。通过中科院的CAS的人脸数据平台进行了算法对比实验:该改进方法在遮挡、背景、年龄、表情以及距离5种测试集中,在鉴别能力,提取时间方面都有了显著改进;与传统算法相比也有了明显的改进,比LBP、PP算法提高了20%以上,有一定的异质人脸识别功能。
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关键词
人脸识别技术
面部姿态
领域差异向量
鉴别能力
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Keywords
facial recognition technology
facial positions
difference vector field
identification ability
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名三通道多姿态面部正面化方法
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作者
高峰
张元
谢剑斌
闫玮
郭锐
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机构
中北大学计算机科学与技术学院
国防科技大学电子科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第5期1490-1498,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62106238)
山西省回国留学人员科研基金项目(2020-113)
山西省科技成果转化引导专项基金项目(202104021301055)。
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文摘
针对现有面部正面化网络在复杂环境下难以保留面部显著性特征的问题,提出一种三通道(局部、半全局和全局)面部正面化方法。在TP-GAN算法的原有框架基础上设计半全局网络,融合全局网络和局部网络之间的依赖关系,使生成的正面化图像的分布与真实面部图像更接近;在半全局网络中设计多时空深度注意力模块,促进网络学习到更多面部显著性特征;将所提方法应用于CAS-PEAL-R1数据集和自建数据集,采用Rank-1指标进行评估。实验结果表明,所提方法在所有角度下的Rank-1平均准确率为99.40%,验证添加了多时空深度注意力模块的半全局网络可以有效保留面部显著特征,提高面部匹配准确率。
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关键词
多姿态面部
面部正面化
生成对抗网络
三通道网络
半全局网络
注意力模块
显著特征
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Keywords
multi-pose face
face frontalization
generative adversarial network(GAN)
three-channel network
semi-global network
attention module
salient features
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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