基于生成对抗网络的多姿态人脸识别算法

作     者：蒋文豪 JIANG Wenhao

作者机构：重庆航天职业技术学院重庆400021 

基　　金：重庆市教育委员会科学技术研究项目 项目名称:基于深度学习的人脸识别关键算法研究 项目编号:KJZD-K202003001 

出 版 物：《信息技术与信息化》 (Information Technology and Informatization)

年 卷 期：2024年第2期

页      码：188-191页

摘      要：头部姿态角转换会造成人脸成像多姿态变化,人脸离散数据的高斯分布混乱,无法准确地反映人脸多姿态的任意性和连续性,存在识别效果差的问题。引入生成对抗网络理论,设计多姿态人脸识别算法。对获取到的不同角度人脸图像,实施多姿态人脸校正与旋转残差注意力计算,解决当前头部姿态估计方法对不同人脸兴趣区域不稳健的问题。设计生成对抗网络进行双路循环优化,在生成的对抗网络中,参考CASIA-Net网络结构,使用深层次网络结构,每一层都有一个3*3的卷积核。所提出的设计可以降低网络参数,增强网络的非线性度,实现高效的面部特征提取,构建人脸多姿态识别模型,并完成人脸识别。通过实验结果表明,所提算法针对多姿态人脸识别效果好,在人脸不同姿态变化过程中,识别率始终在97%以上,更适用于多姿态人脸识别。

主 题 词：生成对抗网络 残差注意力 人脸识别 多姿态 循环优化 识别模型 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9528.2024.02.042

馆 藏 号：203126654...