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摘要
针对非正面姿态下人脸识别率低下的问题,提出一种基于双路循环生成对抗网络的多姿态人脸识别方法。该网络由人脸转正及人脸旋转两部分组成。人脸转正部分完成侧面人脸向正面人脸的转化,实现多对一的姿态类别映射;人脸旋转部分完成对正面人脸身份特征的提取及指定姿态人脸的生成,实现一对多的姿态类别映射。训练过程中利用两条循环路径将人脸转正及人脸旋转过程结合,一路完成人脸侧面至正面再至侧面的循环转化,另一路则完成人脸正面至侧面再至正面的循环转化,促使两部分内容相互利用、约束,提高对侧面人脸的识别率。为了加快网络的收敛速度,降低训练难度,训练过程分为先局部后整体两个不同的阶段进行。在人脸数据集Multi-PIE及CFP上的实验结果表明,该方法能够有效提高对侧面人脸的识别率。
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