基于神经网络和傅里叶描述子的残缺面部图像识别与分析

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传统的人脸识别系统中,往往都是使用完整图像进行对比和查找。但是在医疗或者刑侦领域,有时会出现残缺的人脸正面图像无法与已存入系统中的完整人脸图片相对应的情况。文章在传统的傅里叶描述子的基础上,提出相关改进算法。根据传统的傅里叶描述子提取特征简单的优点,改进传统的傅里叶描述子,同时进一步结合多任务卷积神经网络与图像分割的相关算法,进一步分析图像之间的关联关系和图像之间的相似度。实验表明,在已经收集到图片数据集中使用此算法,准确率可以达到90%~95%。识别率较之传统方法,得到了很大的提升。
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