本文選題：多任務(wù)學(xué)習(xí) + 姿態(tài)恢復(fù)　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年03期

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前人臉識(shí)別中姿態(tài)變化會(huì)影響識(shí)別性能,以及姿態(tài)恢復(fù)過程中臉部局部細(xì)節(jié)信息容易丟失的問題,提出一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多姿態(tài)人臉重建與識(shí)別方法——多任務(wù)學(xué)習(xí)堆疊自編碼器(Mt LSAE)。該方法通過運(yùn)用多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制,聯(lián)合考慮人臉姿態(tài)恢復(fù)和臉部局部細(xì)節(jié)信息保留這兩個(gè)相關(guān)的任務(wù),在步進(jìn)逐層恢復(fù)正面人臉姿態(tài)的同時(shí),引入非負(fù)約束稀疏自編碼器,使得非負(fù)約束稀疏自編碼器能夠?qū)W習(xí)到人臉部的部分特征;其次在姿態(tài)恢復(fù)和局部信息保留兩個(gè)任務(wù)之間通過共享參數(shù)的方式來學(xué)習(xí)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)框架;最后將重建出來的正臉圖像通過Fisherface進(jìn)行降維并提取具有判別信息的特征,并用最近鄰分類器來識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Mt LSAE方法獲得了較好的姿態(tài)重建質(zhì)量,保留的局部紋理信息清晰,而且與局部Gabor二值模式(LGBP)、基于視角的主動(dòng)外觀模型(VAAM)以及堆疊步進(jìn)自編碼器(SPAE)等經(jīng)典方法相比,識(shí)別率性能得以提升。
[Abstract]:In view of the problem that the change of pose in current face recognition will affect the performance of face recognition, and the local details of face are easily lost in the process of attitude recovery,A multi-pose face reconstruction and recognition method based on multi-task learning is proposed, which is multi-task learning stacked self-encoder.By using multi-task learning mechanism and considering the two related tasks of facial pose restoration and facial local detail information retention, this method introduces a non-negative constraint sparse self-encoder to restore the frontal face pose layer by layer at the same time.The non-negative constraint sparse self-encoder can learn some features of human face; secondly, the whole network framework can be learned by sharing parameters between the two tasks: attitude recovery and local information retention.Finally, the reconstructed face image is reduced by Fisherface and the features with discriminant information are extracted, and recognized by nearest neighbor classifier.The experimental results show that the modified Mt LSAE method has better attitude reconstruction quality and retains clear local texture information, and compared with the classical methods such as local Gabor binary mode (LGBPU), visual angle based active appearance model (VAAM) and stacking step self-encoder (SPAE).The recognition rate is improved.
【作者單位】： 認(rèn)知無線電與信息處理省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(桂林電子科技大學(xué));桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61362021,61661017) 廣西自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013GXNSFDA019030,2014GXNSFDA118035) 廣西科技創(chuàng)新能力與條件建設(shè)計(jì)劃項(xiàng)目(桂科能1598025-21) 桂林科技開發(fā)項(xiàng)目(20150103-6)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1761905