【摘 要】
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有遮挡人脸识别是人脸识别要面临的一个重要的问题,过去的研究主要集中在分类器的设计和特征提取两方面。本文尝试从数据增广的角度进行提升优化。在本文中以部分遮挡中常见
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有遮挡人脸识别是人脸识别要面临的一个重要的问题,过去的研究主要集中在分类器的设计和特征提取两方面。本文尝试从数据增广的角度进行提升优化。在本文中以部分遮挡中常见的佩戴眼镜干扰为例,研究探索基于生成式对抗网络进行人脸属性迁移,通过大批量地生成自然逼真的戴眼镜人脸图像对训练集进行补充,以减弱眼镜对于人脸识别的干扰,提升识别的准确率。论文的主要贡献有:·提出将参照网络中的卷积层使用模块结构代替,在计算量不变的情况下加深了模型深度,生成质量更好的图像;·提出在非眼睛区域添加重建损失函数的约束,从而抑制非眼睛区域特征的错误提取和分离;·提出一个通过分类器和对抗网络中的判别器等方式对输入源图像、交换图像和生成图像进行筛选的流程和方案;·在实验中采用迁移学习方法进行网络训练,最终能够大规模地生成自然逼真的图像来补充训练集。
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