資料介紹
針對當(dāng)前人臉識別中姿態(tài)變化會影響識別性能,以及姿態(tài)恢復(fù)過程中臉部局部細(xì)節(jié)信息容易丟失的問題,提出一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多姿態(tài)人臉重建與識別方法——多任務(wù)學(xué)習(xí)堆疊自編碼器( MtLSAE)。該方法通過運用多任務(wù)學(xué)習(xí)機制,聯(lián)合考慮人臉姿態(tài)恢復(fù)和臉部局部細(xì)節(jié)信息保留這兩個相關(guān)的任務(wù),在步進(jìn)逐層恢復(fù)正面人臉姿態(tài)的同時,引入非負(fù)約束稀疏自編碼器,使得非負(fù)約束稀疏自編碼器能夠?qū)W習(xí)到人臉部的部分特征;其次在姿態(tài)恢復(fù)和局部信息保留兩個任務(wù)之間通過共享參數(shù)的方式來學(xué)習(xí)整個網(wǎng)絡(luò)框架;最后將重建出來的正臉圖像通過Fisherface進(jìn)行降維并提取具有判別信息的特征,并用最近鄰分類器來識別。實驗結(jié)果表明,MtLSAE方法獲得了較好的姿態(tài)重建質(zhì)量,保留的局部紋理信息清晰,而且與局部Gabor二值模式(LGBP)、基于視角的主動外觀模型(VAAM)以及堆疊步進(jìn)自編碼器( SPAE)等經(jīng)典方法相比,識別率性能得以提升。
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