Single-Sample Face Recognition Based on Shared Generative Adversarial Network

doi:10.3390/math10050752

Single-Sample Face Recognition Based on Shared Generative Adversarial Network

2022-02-26

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DOI：10.3390/math10050752

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单样本人脸识别是一个极具挑战性的问题，每个人仅有一个带标签的训练样本，难以描述未知的人脸变化。本文提出一种共享生成对抗网络（SharedGAN）来扩展-gallery数据集。得益于共享解码网络，SharedGAN仅需少量训练样本。在获取生成的样本后，我们将它们加入一个大型公开数据集中。随后，在一个新的数据集上训练深度卷积神经网络。我们使用训练好的模型进行特征提取。基于深度卷积特征，训练一个简单的softmax分类器。该方法已在AR、CMU-PIE和FERET数据集上进行评估。实验结果证明了SharedGAN的有效性，并展示了其在单样本人脸识别中的鲁棒性。

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