基于多层PCA特征融合的人脸遮挡检测 |
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作者姓名: | 刘浩博 石跃祥 |
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作者单位: | 湘潭大学信息工程学院; |
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摘 要: | 本文提出了一种基于多层PCA特征融合的深度学习模型来提取人脸遮挡特征﹒在传统主成分分析网络的基础上保留了输入图像的浅层结构特征,并对数据样本进行核(kernel)变换来提高模型的非线性拟合能力,然后通过融合各层的特征信息来丰富最终的遮挡特征表达,后期用随机森林算法进行分类器的训练﹒实验表明:在相同训练集和测试集下,本文提出的方法在网络训练效率和遮挡检测率上均要优于PCANet等人脸遮挡检测算法﹒
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