多任务姿态不变的人脸识别
在实际应用中,人脸识别系统采集到的人脸图像中人脸姿态变化范围较大,这给识别过程带来了较大的挑战,大大降低了识别算法的准确率.该文针对姿态问题对人脸识别的影响展开研究,提出了一种新的人脸识别算法,可以实现±90°范围内人脸的准确识别.本文提出的算法将多任务学习概念引入对转换字典的学习过程中,将不同姿态看成不同任务,对每一个姿态分别进行转换字典的学习.在FERET和CMU-PIE等数据库中的大量实验结果表明,该文提出的算法明显优于基于单任务学习的人脸识别算法,在非限定姿态下的人脸识别达到了较好的效果.
人脸识别系统、算法、多任务学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
2016-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
178-180
