人脸表示

作品数：13被引量：49H指数：4
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相关作者：傅予力向友君杨国栋曾岳冯大政更多>>
相关机构：华南理工大学北京旷视科技有限公司天津大学西安电子科技大学更多>>
相关期刊：《吉林大学学报（理学版）》《计算机工程与设计》《电脑知识与技术》《电子与信息学报》更多>>
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深度人脸识别方法综述
《软件工程与应用》2023年第4期609-619,共11页王海勇 潘海涛 
深度人脸识别通过大规模数据集训练卷积神经网络获取更鲁棒的人脸表示,极大的提升了人脸识别性能。文中总结了深度人脸识别方法的发展脉络,首先根据卷积神经网络的不同发展阶段回顾了现有的深度人脸识别方法,其次对基于欧几里得距离以...
关键词：人脸识别 卷积神经网络 人脸表示 损失函数 
基于双重注意力机制的深度人脸表示算法被引量：5
《吉林大学学报（理学版）》2021年第4期883-890,共8页孙俊 才华 朱新丽 胡浩 李英超 
国家自然科学基金(批准号:11275046);吉林省科技发展计划项目(批准号:20170203005GX).
针对现有模型很少对人脸特征进行设计且人脸特征区分性较弱的问题,提出一种基于双重注意力机制的深度人脸表示算法.该算法采用双重注意力机制的网络结构,通过细节注意力机制设计低层特征,自动和自适应地学习层次特征,关注局部特征;通过...
关键词：机器视觉 人脸识别 特征表示 注意力机制 
基于子空间的人脸识别方法的分析与研究被引量：2
《电脑知识与技术》2020年第33期185-186,194,共3页吕芳芳 
人脸识别技术以其非入侵的优势已经在工作和生活的各领域中广泛应用,随着科技的进步,未来人脸识别的应用将更加普遍。近几十年来,研究者们提出了许多的人脸识别算法。分析和研究基于子空间的人脸表示以及人脸分类方法,通过重点介绍人脸...
关键词：人脸表示 人脸分类 特征子空间 发展趋势 
一种基于前向无监督卷积神经网络的人脸表示学习方法被引量：9
《计算机科学》2016年第6期303-307,共5页朱陶 任海军 洪卫军 
国家高技术研究发展计划(863计划)(2013AA014604 2014)资助
当前基于深度卷积神经网络的人脸表示学习方法需要利用海量的有标注的人脸数据。在实际应用中,精确标注人脸的身份非常困难。因此,提出了一种基于前向无监督卷积神经网络的人脸表示学习方法。其中,基于Kmeans聚类获取训练样本虚拟标签,...
关键词：无监督学习 卷积神经网络 人脸识别 表示学习 
利用判决回归的快速人脸特征定位算法
《计算机工程与设计》2015年第9期2472-2475,共4页刘畅 毕笃彦 熊磊 李岳云 
提出一种在受限局部模型(constrained local models,CLMs)框架下基于判别回归的人脸表示方法,其对于非标记的人脸图像表述效果显著。该方法与树状模型相比,用很少参数表示响应图,高效地对未知的响应图进行重构,通过对其中回归方法进行优...
关键词：人脸表示 受限局部模型(CLM) 判别回归 实时处理 
基于LMSRBP和软直方图交的人脸表示与识别算法
《电子设计工程》2013年第11期181-185,共5页王超 冯晓毅 
国家自然科学基金(60875016)
针对传统局部二进制模式(LBP)存在的固有缺陷,即小尺度LBP算子无法反应人脸图像的宏观特征,大尺度LBP算子特征维数通常很高,提出一种局部多尺度多分辨率二进制模式(LMSRBP)的人脸表示算法。通过使用高斯金字塔得到一系列不同尺度不同分...
关键词：人脸识别 LBP 尺度空间 LMSRBP 软直方图交 
一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法被引量：4
《计算机工程与科学》2011年第7期74-79,共6页曾岳 冯大政 
国家自然科学基金资助项目(60372049);江西省科技计划青年基金项目(GJJ09412)
本文分析了人脸的对称性和主成分分析法(PCA)、二维主成分分析法(2DPCA)的特性,证明了2DPCA协方差矩阵就是PCA协方差矩阵的主角线的平均值,同时表明2DPCA减少了对人脸识别有用的协方差信息。提出了一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算...
关键词：主成分分析法(PCA) 二维主成分分析法(2DPCA) 人脸识别 人脸表示 
一种基于加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法被引量：24
《电子与信息学报》2011年第4期769-774,共6页曾岳 冯大政 
国家自然科学基金(60372049);江西省科技计划青年基金(GJJ09412)资助课题
该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分...
关键词：人脸识别 人脸表示 主成分分析法(PCA) 2维主成分分析法(2DPCA) 
非局部二值模式人脸表示与识别方法被引量：2
《厦门大学学报（自然科学版）》2009年第2期207-211,共5页王宇 林成德 
人脸表示/特征提取是人脸识别技术中最重要的步骤,局部二值模式(LBP)在人脸识别问题中受到了越来越多的关注和研究.为了克服原始LBP算子存在的固有缺陷,本文在其基础上提出了非局部二值模式NLBP算子.相对于原始LBP算子,新的NLBP算子能...
关键词：人脸识别 人脸表示 局部二值模式LBP 
基于偏最小二乘分析的人脸表示与识别
《江南大学学报（自然科学版）》2008年第1期1-5,共5页孙权森 陈强 夏德深 
国家自然科学基金项目(60773172);江苏省"青蓝工程"资助项目
基于偏最小二乘回归分析,提出了一种新的人脸表示与重构方法.与主成分分析相比,通过偏最小二乘所抽取的低维人脸表示特征具有更好的分类性能.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,基于偏最小二乘方法对于测试图像进行重构优于主成分分析方...
关键词：偏最小二乘 主成分分析 人脸表示 人脸识别 
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