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公开(公告)号：CN107220594A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710316806.5
申请日：2017-05-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似度保留堆叠自编码器的人脸姿态重建与识别方法，其特征是，包括如下步骤：1）多角度人脸图像的姿态角度步进减小；2）目标姿态特征提取；3）构建相似度保留自编码器的总损失函数；4）堆叠相似度保留自编码器；5）训练并微调网络；6）重建与识别：将重建好的正脸图像和网络的最高隐含层特征分别使用线性判别分析法，即LDA法进行降维来提取具有判别性的人脸特征，并用最近邻分类器完成人脸识别。这种方法能够消除人脸图像的姿态角度偏转影响、能够提取到人脸对于多姿态变化更具鲁棒性的特征，且提取到的姿态特征能和原始正脸图像的特征相匹配，从而提高识别率。
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公开(公告)号：CN107220594B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201710316806.5
申请日：2017-05-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似度保留堆叠自编码器的人脸姿态重建与识别方法，其特征是，包括如下步骤：1）多角度人脸图像的姿态角度步进减小；2）目标姿态特征提取；3）构建相似度保留自编码器的总损失函数；4）堆叠相似度保留自编码器；5）训练并微调网络；6）重建与识别：将重建好的正脸图像和网络的最高隐含层特征分别使用线性判别分析法，即LDA法进行降维来提取具有判别性的人脸特征，并用最近邻分类器完成人脸识别。这种方法能够消除人脸图像的姿态角度偏转影响、能够提取到人脸对于多姿态变化更具鲁棒性的特征，且提取到的姿态特征能和原始正脸图像的特征相匹配，从而提高识别率。
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