【摘 要】
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人脸识别作为计算机视觉中一个重要研究领域,在身份识别、智能安防、人脸追踪检测等方面得到广泛应用,但现有的人脸识别算法往往只在单一分辨率图片上实现较好识别效果,在图片分辨率降低时效果显著降低。为得到在不同分辨率图片上均能稳定识别的模型,该文在稀疏表示及深度学习的基础上,提出三种改进的跨分辨率人脸识别算法:首先,针对基于字典学习稀疏表示算法直接将训练样本作为字典原子,未能充分提取训练样本信息的问题,提
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人脸识别作为计算机视觉中一个重要研究领域,在身份识别、智能安防、人脸追踪检测等方面得到广泛应用,但现有的人脸识别算法往往只在单一分辨率图片上实现较好识别效果,在图片分辨率降低时效果显著降低。为得到在不同分辨率图片上均能稳定识别的模型,该文在稀疏表示及深度学习的基础上,提出三种改进的跨分辨率人脸识别算法:首先,针对基于字典学习稀疏表示算法直接将训练样本作为字典原子,未能充分提取训练样本信息的问题,提出跨分辨率字典联合学习稀疏表示人脸识别算法。以主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）为特征提取网络,分别提取每种分辨率训练数据对应的抽象紧致特征,并对特征降维从而形成抽象空间人脸跨分辨率字典,正则化最小二乘算法计算查询图像在每种类型字典上的稀疏表示系数,最后通过跨分辨率字典和对应的稀疏表示系数对测试样本计算多分辨率重构误差实现分类。其次,针对监控摄像头捕获的人脸图像分辨率较低,与高分辨率图库图像匹配效果差的问题,提出跨分辨率特征空间多分支耦合映射人脸识别算法。残差网络（Residual Network,Res Net）同时提取高-中-低分辨率训练图像对特征,经过多分支耦合映射网络映射到公共特征空间,使用多分支耦合映射损失函数计算图像特征间距离,实现网络参数优化。最后,针对传统特征提取网络未充分提取跨分辨率图片间共有特征信息的问题,提出跨分辨率特征空间特征联合学习人脸识别算法。采用双三次插值法将不同分辨率图片映射到相同图像空间,通过改进的跨分辨率Sphere Face深度特征提取网络提取高-中-低分辨率图像对特征,引入特征联合学习余弦距离度量损失函数,优化同一分辨率图片类间距离最大化、类内距离最小化并减小跨分辨率特征间差距。
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