【摘 要】
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近年来,随着计算机视觉与机器学习技术的发展,人脸识别技术也取得了长足的进步,在许多领域展现出其应用价值。人脸特征提取与相似度比对作为人脸识别中的两个重要技术环节,对人脸识别的准确率有着重大的影响。基于深度学习的人脸特征提取方法需要标注海量人脸样本,标注成本高,并且对于低分辨率人脸图像适应性不佳。度量学习是相似度比对中的一种重要方法,现有的相度量学习方法存在着区分力不足,优化步骤复杂以及计算不鲁棒的
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近年来,随着计算机视觉与机器学习技术的发展,人脸识别技术也取得了长足的进步,在许多领域展现出其应用价值。人脸特征提取与相似度比对作为人脸识别中的两个重要技术环节,对人脸识别的准确率有着重大的影响。基于深度学习的人脸特征提取方法需要标注海量人脸样本,标注成本高,并且对于低分辨率人脸图像适应性不佳。度量学习是相似度比对中的一种重要方法,现有的相度量学习方法存在着区分力不足,优化步骤复杂以及计算不鲁棒的问题。针对这些问题,本文展开了一系列面向人脸识别中特征提取与度量学习方法的研究。针对当前度量学习方法中存在的区分力不足的问题,本文提出一种级联-集成式度量学习方法。该方法通过级联式度量学习增强距离度量的区分能力,并借助集成学习的思想防止过拟合。在每一次级联过程中对输入特征按特征维度进行随机打乱和分组,每组单独进行度量学习,最后集成所有学习到的距离度量,从而在过拟合和欠拟合中取得平衡。针对目前一些度量学习方法中的计算不鲁棒的问题,本文提出一种鲁棒度量学习算法,该方法有近似闭式解,对大、小数据集都有良好适用性。针对基于深度学习的特征提取方法需要标注大量训练样本的问题,本文提出一种基于特征解耦的小样本人脸识别方法。本文首先分析了将人脸特征与噪声进行解耦对于小样本人脸识别的重要意义。接着设计了人脸特征解耦网络,通过4个损失函数的协同工作,对人脸特征和噪声进行解耦,有效地提高了小样本人脸识别方法的准确率。目前的人脸识别模型大多是基于高分辨率图像训练得到,在低分辨率图像上表现不佳。针对这个问题,本文提出一种基于特征补偿的低分辨率人脸识别方法。该方法通过分辨率判断支路判断输入图像是否是低分辨率的图像,并通过特征补偿支路对低分辨率图像进行补偿,使得补偿后的低分辨特征与高分辨率图像特征在特征空间中对齐。在几乎不影响高分辨率图像识别精度的条件下,大幅提高了低分辨率图像的识别率。
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