文档名：基于身份感知模型的素描人脸识别方法
摘要：针对素描图像和光学图像之间存在较大的模态差异这一问题,提出了一种基于身份感知模型的素描人脸识别方法,实现跨模态图像生成和素描人脸识别.该方法应用新的感知损失来监督图像生成网络,生成更好的跨模态图像,减少模态差异带来的识别精度损失,并通过三元组损失来正则化类内和类间距离,增强识别模型的性能,用联合训练策略提升素描人脸识别能力.在UoM-SGFSv2、e-PRIP等素描人脸数据集上的实验结果表明,该方法识别效果优于其他对比算法.
作者：段中钰 李玉涛 田澍 郭亚男 杜康宁 张帆Author：DUANZhongyu LIYutao TIANShu GUOYanan DUKangning ZHANGFan
作者单位：北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京100101;北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(5)
分类号：TP391.41
关键词：素描人脸识别 模态差异 图像生成 感知损失 人脸合成
机标分类号：
在线出版日期：2023年5月31日
基金项目：基于身份感知模型的素描人脸识别方法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(5)段中钰 李玉涛 田澍 郭亚男 杜康宁 张帆针对素描图像和光学图像之间存在较大的模态差异这一问题,提出了一种基于身份感知模型的素描人脸识别方法,实现跨模态图像生成和素描人脸识别.该方法应用新的感知损失来监督图像生成网络,生成更好的跨模态图像,减少模态...参考文献和引证文献
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