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题名基于联合损失和恒等映射的动态人脸识别
被引量：4
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作者
刘成攀
吴斌
杨壮
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机构
西南科技大学信息工程学院
特殊环境机器人技术四川省重点实验室
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第9期153-156,共4页
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文摘
在视频及非约束条件下获取的动态人脸受到姿态、表情和侧脸等复杂干扰因素,使其识别难度增大。针对上述问题,提出一种基于联合损失和恒等映射的动态人脸识别算法。以Resnet34为基础网络,联合SoftMax Loss,中心损失(Center Loss)和Joint Loss扩大人脸类间距;减小人脸类内距,同时在网络中引入深度残差恒等映射模块,进一步减小侧脸的干扰。在LFW,SLFW,YTF,MegaFace等数据集上,所提算法表现出更强的性能,并且在实验平台上能完成实时视频动态人脸识别的任务。
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关键词
非约束条件
动态人脸
联合损失
深度残差恒等映射模块
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Keywords
unconstrained condition
dynamic face
joint loss
deep residual constant mapping module
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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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