多任务姿态不变的人脸识别

段龙云; 方雅婷; 吴洁

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多任务姿态不变的人脸识别

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在实际应用中,人脸识别系统采集到的人脸图像中人脸姿态变化范围较大,这给识别过程带来了较大的挑战,大大降低了识别算法的准确率。该文针对姿态问题对人脸识别的影响展开研究,提出了一种新的人脸识别算法,可以实现±90°范围内人脸的准确识别。本文提出的算法将多任务学习概念引入对转换字典的学习过程中,将不同姿态看成不同任务,对每一个姿态分别进行转换字典的学习。在FERET和CMU-PIE等数据库中的大量实验结果表明,该文提出的算法明显优于基于单任务学习的人脸识别算法,在非限定姿态下的人脸识别达到了较好的效果。

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来源
《电脑知识与技术》 |2016年第29期|178-180|共3页
作者
段龙云; 方雅婷; 吴洁;
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作者单位

1. 江西理工大学南昌校区信息工程系 2. 江西理工大学南昌校区经济管理系;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别系统; 算法; 多任务学习;

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