基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成

论文摘要

针对基于数据驱动的人脸画像合成算法像素特征缺乏对光照变化和复杂背景的鲁棒性,常合成低质量的画像的问题,文中提出基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成算法.采用预处理方法调整测试照片的光照亮度和人脸姿态,使之与训练照片一致.采用深度特征代替像素特征进行近邻匹配,采用深度概率图模型对画像重建权重和深度特征权重联合建模,得到合成画像的最佳重构表示.为了提高画像合成速度,提出快速近邻搜索方法.实验验证文中算法的鲁棒性和快速性.

论文目录

• 1 基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成
•   1.1 预处理
•   1.2 深度特征提取
•   1.3 快速近邻搜索
•   1.4 深度概率图模型的人脸画像合成
• 2 实验及结果分析
•   2.1 CUFS数据集的画像合成实验
•   2.2 侧面光照数据集的画像合成实验
•   2.3 姿态变换数据集的画像合成实验
•   2.4 复杂背景数据集的画像合成实验
• 3 结 束 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张玉倩,高方远,王楠楠

关键词: 人脸画像合成,鲁棒化预处理,深度概率图模型,快速近邻搜索

来源: 模式识别与人工智能 2019年09期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用

单位: 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,北京航空航天大学数学与系统科学学院

基金: 国家自然科学基金项目(No.61876142)资助~~

分类号: TP391.41

DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201909010

页码: 855-866

总页数: 12

文件大小: 992K

下载量: 120