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摘要
目前使用的多姿态人脸识别方法受到人脸旋转角度影响，出现人脸表情识别结果与实际表情不一致的问题。为了避免该问题的产生，研究了复杂场景下多姿态人脸知识蒸馏识别方法。通过采集人脸多姿态采样样本图像，得到人脸在复杂场景下旋转角度值，即偏航角、俯仰角、翻滚角；通过增强随机信号构建人脸数据训练网络，依次训练输入样本，利用分类处理获取分类层输出结果；采用归一化处理输出层次特征，计算两层之间特征距离，构建知识蒸馏损失函数。根据复杂场景偏航角、俯仰角、翻滚角区间分类概率，计算角度回归损失。根据角间隔区间概率输出结果，构建人脸知识蒸馏模型。使用三维地标检测方法提取人脸关键点，结合径向基函数重构人脸模型。计算偏航角方向、俯仰角方向、翻滚角方向的人脸姿态参量，结合蒸馏点损失自适应调整结果，识别多姿态人脸。实验结果表明，虽然使用该方法出现了与实际参数最大误差为2mm的情况，但是并不影响表情识别结果，能够得到与实际表情一致的多姿态人脸。
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单位桐城师范高等专科学校
