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Virtual sample based techniques using deep features for SSPP face recognition in unconstrained environment
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AI
DOI：10.1371/journal.pone.0322638.png)
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摘要
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尽管使用单人单样本的人脸识别已经颇具挑战，当在无约束环境下基于单一样本进行人脸识别时，难度进一步加大。无约束环境通常被认为具有不规则的表情、姿态、遮挡和光照条件。由于单一样本和存在遮挡，难度进一步增加。大量研究已针对姿态和表情变化下的人脸识别展开。相比之下，关于人脸图像中出现的遮挡问题的研究则较少。遮挡会改变人脸图像的外观，并导致识别性能下降。需要一种鲁棒的方法来处理人脸图像中的遮挡，以提高识别性能。本研究旨在实现一种有效的增强技术，以提升无约束环境下单人单样本人脸识别系统的性能。通过创建虚拟样本以扩大样本规模，解决了单一样本的问题。提出了一种基于局部区域的技
术，通过创建虚拟样本处理遮挡问题。采用基于深度神经网络（FaceNet）的模型提取特征，并使用支持向量机进行分类。评估了所提方法的表现，结果表明其相较于现有先进方法在处理遮挡方面具有优越性。该方法实现了显著的精度提升，在AR数据集中，针对太阳镜遮挡的识别精度达到94.83%，针对围巾遮挡的识别精度达到98%。
Keyword:
SINGLE-SAMPLE
REPRESENTATION
期刊
IF:
2.6
论文数:
2.6W
被引数:
81.6W
机构
引用论文
Learning Low-Rank Regularized Generic Representation With Block-Sparse Structure for Single Sample Face Recognition.png)
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