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题名基于二进制标签松弛模型的遮挡人脸识别
被引量：1
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作者
韩肖
马祥
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机构
长安大学信息工程学院
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出处
《计算机技术与发展》
2022年第1期1-6,共6页
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基金
国家自然科学基金(61771075)
中央高校基本科研业务费资助项目(300102249203)。
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文摘
遮挡人脸识别是人脸识别系统面临的挑战之一。在自然场景下,人脸特征通常被口罩等物品遮挡,导致人脸特征不完整,从而无法正确提取人脸特征信息,严重影响最终的识别结果。针对有遮挡条件下人脸识别效果较差的问题,通过利用低秩技术和二进制标签松弛模型的优势,该文提出了一种新的基于二进制松弛标签的回归模型。该模型通过学习一个更松弛的标签矩阵来代替严格的0-1标签矩阵,从而扩大了样本之间的类间距离,同时对二进制松弛标签矩阵采用低秩约束,以提高样本的类内相似性。因此,该方法能够提取出更多具有判别性的特征,从而有利于遮挡条件下的人脸识别。此外,通过引入的正则化项,有效避免了该方法的过拟合问题。在Yale B、LFW和CMU PIE数据集上的实验结果表明,该方法不仅能在实验室环境下获得较高的识别率,在自然场景下仍然能取得较好的识别性能。
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关键词
人脸识别
低秩技术
二进制松弛标签
特征提取
遮挡
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Keywords
face recognition
low rank technology
binary relaxation label
feature extraction
occlusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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