【摘 要】
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人脸识别是进行身份验证的一项关键技术,能够快速、便捷、高效地对目标人脸完成鉴权。过去十几年来,在深度学习的推动下,人脸识别技术实现了飞跃式的发展。尽管如此,人脸识别技术的发展仍然受到姿态、光照、遮挡等因素的制约,其中姿态变动的影响尤为显著。因此,相当多的科研人员投入跨姿态人脸识别研究之中,从网络结构设计、损失函数改进、训练数据利用方式等多角度进行探索。基于前人的工作并针对其缺陷,本文从以上多个角度
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人脸识别是进行身份验证的一项关键技术,能够快速、便捷、高效地对目标人脸完成鉴权。过去十几年来,在深度学习的推动下,人脸识别技术实现了飞跃式的发展。尽管如此,人脸识别技术的发展仍然受到姿态、光照、遮挡等因素的制约,其中姿态变动的影响尤为显著。因此,相当多的科研人员投入跨姿态人脸识别研究之中,从网络结构设计、损失函数改进、训练数据利用方式等多角度进行探索。基于前人的工作并针对其缺陷,本文从以上多个角度出发,提出了三种跨姿态人脸识别的创新方法:1.针对网络结构设计,本文提出了一种基于渐进式特征变换网络的跨姿态人脸识别方法。一方面,姿态归一化是跨姿态人脸识别的一个重要方法,但目前相关研究集中于合成图像上的研究,基于特征变换的研究较少。另一方面,直接拟合从大姿态人脸到正脸的变换过程困难度与复杂度较高,容易陷入局部最优点。基于此,本文设计了一种轻量级的渐进式特征变换网络,分别用三个连续的模型拟合从侧脸到半侧脸、半侧脸到半正脸、半正脸到正脸的渐进式变换,以此降低姿态归一化的难度。最后,通过实验验证了该方法在多个数据集上能够有效地提升跨姿态人脸识别的准确率。2.针对损失函数改进,本文提出了一种基于注意力机制的成对损失函数。在进行跨姿态人脸识别时,模型对不同姿态下的人脸之间的潜在共同属性的挖掘很大程度影响着模型的识别准确率。而基于损失函数的方法大多认为人脸特征中不同区域是同等重要的,没有着重于其共同区域。基于此,本文创新性地提出一种基于注意力机制的成对损失函数,利用注意力机制约束网络着重关注于不同姿态人脸特征中的共同区域,减少对无关区域的注意力资源分配。最后,通过设计验证实验,验证了该方法的有效性。3.针对训练数据利用方式,本文提出了一种基于多任务学习与动态权重的跨姿态人脸识别方法。通过合成人脸数据作为数据增强的手段训练模型是跨姿态人脸识别的一个有效方法。但合成的人脸往往不够真实,直接利用其训练可能导致网络的优化方向发生偏离,难以达到最优点,甚至导致网络性能下降。基于此,本文提出了基于多任务学习与动态权重的方法,对合成的训练数据赋予动态权重进行多任务学习,一方面避免了合成数据中噪声、形变等因素的干扰,另一方面更加有效地学习对不同姿态数据的拟合。最后,通过多个数据集上的实验,验证了该方法能一致性地提升跨姿态人脸识别的性能。
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