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摘要
针对可见光人脸识别算法难以适应弱光照、面部涂装、夸张表情等场景的问题，提出了一种基于热红外图像和宽光谱特征融合的人脸识别算法。采用了热红外和宽光谱两个特征模块提取鲁棒的模态特征；设计了一种自适应权重的特征融合方法，该方法可以自主学习各模态特征的融合权重，从而引导分类模型更多的关注具有更好判别性的特征。结果表明：基于图谱融合的人脸识别算法达到了96%的人脸识别率；相比于基于单模态信息的人脸识别，融合人脸识别算法有效的提升了识别的精确度和稳定性，同时，受益于红外图像和宽光谱模态信息的特有属性，图谱融合人脸识别算法提升了人脸识别技术对复杂场景的适应性，扩宽了其应用场景。
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