论文摘要
自然环境中的人脸图像大部分带有遮挡,这对于人脸识别一直是巨大的挑战,用于人脸识别的主流深度模型对于遮挡人脸图片并不具有特别好的识别性能。针对深度模型由于遮挡的存在以及遮挡位置不确定所导致的识别率下降的问题,提出一种结合深度学习和特征点遮挡检测的PCANet下的遮挡定位人脸识别算法。分类器用于关键点检测,使用PCANet深度学习模型进行特征提取,形成支持向量机(SVM)训练模型组。遮挡判别分类器定位遮挡,结合特征模型组完成有遮挡人脸识别任务,并且对于表情变化有很强的鲁棒性。实验结果表明,该算法对于常见遮挡类型取得了非常好的效果,对于大面积遮挡的极端类型也具有很高的识别率。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郭伟,白文硕,曲海成
关键词: 深度学习,关键点,遮挡判别,模型组,人脸识别
来源: 计算机科学与探索 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 辽宁工程技术大学软件学院
基金: 国家自然科学基金青年基金项目No.41701479,辽宁省自然科学基金No.20180550529~~
分类号: TP391.41
页码: 2149-2160
总页数: 12
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