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基于图像深度先验和鲁棒马尔可夫随机场的有遮挡人脸识别
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作者 李小薪 丁伟杰 +2 位作者 方怡 张远成 王琦晖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期244-256,共13页
由遮挡所引发的测试数据和训练数据之间的差异,是人脸识别技术面临的重要挑战。现有的基于深度神经网络的有遮挡人脸识别方法大多需要使用大规模的有遮挡的人脸图像来训练网络模型。然而,现实世界中的任何外界物体都有可能成为遮挡,有... 由遮挡所引发的测试数据和训练数据之间的差异,是人脸识别技术面临的重要挑战。现有的基于深度神经网络的有遮挡人脸识别方法大多需要使用大规模的有遮挡的人脸图像来训练网络模型。然而,现实世界中的任何外界物体都有可能成为遮挡,有限的训练集数据很难穷尽所有的可能性,并且使用大规模的有遮挡人脸图像训练网络模型的做法与人类视觉机制是相违背的,人眼对于遮挡区域的感知在本质上与遮挡本身并没有关系,仅依赖于无遮挡的人脸图像。为了模拟人类视觉的遮挡检测机制,将图像深度先验和鲁棒马尔可夫随机场模型结合起来,构建基于小样本数据的遮挡检测模型DIP-rMRF,并提出了一致性零填充方法以有效利用DIP-rMRF的遮挡检测结果进行后续的人脸识别。在Extended Yale B,AR和LFW这3个人脸数据库上,针对VGGFace, LCNN,PCANet, SphereFace, InterpretFR,FROM这6种CNN模型的实验结果表明,DIP-rMRF能够有效地处理遮挡以及由极端光照所引发的“类遮挡”,从而极大提升现有的深度神经网络模型对有遮挡人脸识别的性能。 展开更多
关键词 有遮挡人脸识别 图像深度先验 鲁棒马尔可夫随机场 一致性零填充 结构误差度量
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