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摘要
近年来研究人员在人脸识别与验证领域取得了巨大成就,尽管现有人脸验证算法已经取得了很好的成绩,但是由于化妆会改变面部图像的局部纹理信息,依旧给人脸验证带来了极大的挑战,针对此问题,本文提出了一种新的人脸验证的框架.设置两个残差网络用于提取带妆面部图像和不带妆面部图像的特征,同时在两个残差网络[1]的特征空间中引入一个判别器,判别器可以鉴别输入的特征向量是来自于哪一个残差网络,通过协同训练两个残差网络和判别器,利用对抗学习的机制使得残差网络可以提取到与妆容无关的特征.通过在MYP数据集上的实验证明,本文的方法能够取得较好的效果,且对于妆容的鲁棒性大大增强.
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