【摘 要】
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为更好地解决动态人脸识别在非受限环境下鲁棒性差的问题,提出基于深度学习的动态人脸识别方法。该方法结合迁移学习、多任务学习、增强学习和循环神经网络的优点,用预先训练
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41501362)
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为更好地解决动态人脸识别在非受限环境下鲁棒性差的问题,提出基于深度学习的动态人脸识别方法。该方法结合迁移学习、多任务学习、增强学习和循环神经网络的优点,用预先训练好的模型提取视频每一帧的人脸图像特征,对其进行同时跟踪和识别,采用增强学习进一步提高识别效果,使用循环神经网络对一段视频进行识别。实验结果表明,该方法与当前先进方法相比,识别准确性接近最好成绩且鲁棒性有了较大提升。
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