【摘 要】
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针对低分辨率人脸图像信息严重缺失而导致的人脸识别能力受限问题,提出了一种感知特征增强学习的低分辨率人脸识别网络.设计的整体网络包含两个通道,其中一个通道为低分辨率人脸识别子网络,顺序执行对输入的低分辨率人脸的超分辨率重构、深度特征提取与识别;另一通道为高分辨率人脸识别子网络,顺序对输入的高分辨率人脸进行深度特征提取与识别,在网络训练阶段辅助低分辨率人脸识别网络的学习.联合低分辨率人脸的超分辨率损失
【机 构】
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中南民族大学电子信息工程学院&智能无线通信湖北省重点实验室,中南民族大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471400),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZY19016)。
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针对低分辨率人脸图像信息严重缺失而导致的人脸识别能力受限问题,提出了一种感知特征增强学习的低分辨率人脸识别网络.设计的整体网络包含两个通道,其中一个通道为低分辨率人脸识别子网络,顺序执行对输入的低分辨率人脸的超分辨率重构、深度特征提取与识别;另一通道为高分辨率人脸识别子网络,顺序对输入的高分辨率人脸进行深度特征提取与识别,在网络训练阶段辅助低分辨率人脸识别网络的学习.联合低分辨率人脸的超分辨率损失、超分辨率人脸的多级特征损失及身份损失,用于低分辨率人脸识别网络的训练,有效改善了超分辨率人脸的特征表示
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