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針對當前人臉識別中姿態(tài)變化會影響識別性能，以及姿態(tài)恢復過程中臉部局部細節(jié)信息容易丟失的問題，提出一種基于多任務學習的多姿態(tài)人臉重建與識別方法——多任務學習堆疊自編碼器（ MtLSAE）。該方法通過運用多任務學習機制，聯(lián)合考慮人臉姿態(tài)恢復和臉部局部細節(jié)信息保留這兩個相關的任務，在步進逐層恢復正面人臉姿態(tài)的同時，引入非負約束稀疏自編碼器，使得非負約束稀疏自編碼器能夠?qū)W習到人臉部的部分特征；其次在姿態(tài)恢復和局部信息保留兩個任務之間通過共享參數(shù)的方式來學習整個網(wǎng)絡框架；最后將重建出來的正臉圖像通過Fisherface進行降維并提取具有判別信息的特征，并用最近鄰分類器來識別。實驗結果表明，MtLSAE方法獲得了較好的姿態(tài)重建質(zhì)量，保留的局部紋理信息清晰，而且與局部Gabor二值模式（LGBP）、基于視角的主動外觀模型（VAAM）以及堆疊步進自編碼器（ SPAE）等經(jīng)典方法相比，識別率性能得以提升。
人臉識別
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