面向低质量数据的3D人脸识别

龚勋; 周炀

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该文提出了面向低质量数据的3D人脸识别方法.该方法针对快速采集设备的低质量3D人脸数据提出了空间注意力机制的Dropout(SAD)、类间正则化损失函数(IR Loss),有效提升了不完整3D人脸数据的识别精度.SAD通过空间注意力机制对特征图中权重大的部分随机Dropout,让网络学习到更多的隐藏特征;IR Loss通过约束不同身份人脸间的聚类中心的距离分离,使网络学习到的不同身份人的人脸特征相似度更低.实验表明,在当前最大规模的低质量数据集(Lock3DFace)上,该方法优于当前的基准方法,且提出的SAD和IR Loss表现出了强大的适用性和鲁棒性.

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来源
《电子科技大学学报》 |2021年第1期|43-51|共9页
作者
龚勋; 周炀;
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作者单位

西南交通大学信息科学与技术学院成都 611756;

西南交通大学信息科学与技术学院成都 611756;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
3D人脸识别; 损失函数; 低质量3D人脸; 空间注意力机制;

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