基于实例级空间感知引导的异质人脸识别方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于实例级空间感知引导的异质人脸识别方法，包括：采用开源NIR‑VIS异质人脸数据集；提出一个语义空间分布自适应对齐模块与语义对齐的空间自适应归一化模块，设计了一个由任意VIS或NIR图像作为实例引导NIR图像与VIS图像相互转换的交叉光谱人脸幻化网络，并基于此网络结构建立了无监督NIR‑VIS图像翻译模型；在CycleGAN的双向一致训练框架基础上，提出一个基于梯度的结构一致性损失函数，优化模型；用优化后的模型将NIR图像转换成VIS图像，进行人脸识别。本发明提高NIR转换VIS图像的质量与多样性，提高了近红外图像的人脸识别精度，任意VIS实例引导转换的特性提高了模型在不同场景的鲁棒性，进一步本方法可以无缝植入已有的人脸识别系统。
基本信息
专利标题 ：
基于实例级空间感知引导的异质人脸识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581975A
申请号 ：
CN202210155433.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
徐雪妙萧文鹏徐成
申请人 ：
华南理工大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
冯炳辉
优先权 ：
CN202210155433.9
主分类号 ：
G06V40/16
IPC分类号 ：
G06V40/16 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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