【摘 要】
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左右划分后的人脸被称为纵向部分人脸。为了衡量纵向部分人脸的大小，在尽可能少损失识别精度的情况下充分利用纵向部分人脸，提出一种简单有效的解决方案。首先，将纵向部分人脸的
【机 构】
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四川大学计算机学院,视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室四川大学
【基金项目】
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国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ490879)
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左右划分后的人脸被称为纵向部分人脸。为了衡量纵向部分人脸的大小，在尽可能少损失识别精度的情况下充分利用纵向部分人脸，提出一种简单有效的解决方案。首先，将纵向部分人脸的大小按照其占整张人脸的宽度比量化。其次，采用深度学习方法设计一种人脸比例特征网络。通过训练大量的部分人脸数据，使用该神经网络预测纵向部分人脸的宽度比，即部分人脸的大小。最后，通过分析不同大小的纵向部分人脸对人脸验证的影响程度判别出最佳宽比0．7并作为比例阈值，当人脸比例特征网络预测结果超过比例阈值0．7时，可用作后续人脸识别，否则丢弃该部分人
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