【摘 要】
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在视频及非约束条件下获取的动态人脸受到姿态、表情和侧脸等复杂干扰因素,使其识别难度增大。针对上述问题,提出一种基于联合损失和恒等映射的动态人脸识别算法。以Resnet34为基础网络,联合SoftMax Loss,中心损失(Center Loss)和Joint Loss扩大人脸类间距;减小人脸类内距,同时在网络中引入深度残差恒等映射模块,进一步减小侧脸的干扰。在LFW,SLFW,YTF,MegaFa
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,特殊环境机器人技术四川省重点实验室
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在视频及非约束条件下获取的动态人脸受到姿态、表情和侧脸等复杂干扰因素,使其识别难度增大。针对上述问题,提出一种基于联合损失和恒等映射的动态人脸识别算法。以Resnet34为基础网络,联合SoftMax Loss,中心损失(Center Loss)和Joint Loss扩大人脸类间距;减小人脸类内距,同时在网络中引入深度残差恒等映射模块,进一步减小侧脸的干扰。在LFW,SLFW,YTF,MegaFace等数据集上,所提算法表现出更强的性能,并且在实验平台上能完成实时视频动态人脸识别的任务。
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