基于深度学习的多模态融合三维人脸识别

摘要：

二维人脸识别受光照、遮挡和姿态的影响较大.为了克服二维人脸识别的缺点,本文提出了一种基于深度学习的多模态融合三维人脸识别算法.该方法首先使用卷积自编码器将彩色图像和深度图进行融合,将融合后的图像作为网络的输入进行预训练,并且设计了一种新的损失函数cluster loss,结合Softmax损失,预训练了一个精度非常高的模型.之后使用迁移学习将预训练的模型进行微调,得到了一个轻量级神经网络模型.将原始数据集进行一系列处理,使用处理之后的数据集作为测试集,测试的识别准确率为96.37％.实验证明,该方法弥补了二维人脸识别的一些缺点,受光照和遮挡的影响非常小,并且相对于使用高精度三维人脸图像的三维人脸识别,本文提出的算法速度快,并且鲁棒性高.

关键词：三维人脸识别、多模态融合、深度学习、卷积神经网络、损失函数、迁移学习

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.4;P631.4;TP181

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：152-159