[发明专利]基于R2U-Net的DR-GAN多姿态人脸识别算法在审
| 申请号： | 202111516120.3 | 申请日： | 2021-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN114220150A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 田月媛;杨晓雅;邓淼磊;张德贤;高辉;赵文君 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V40/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450001 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于R2U‑Net的DR‑GAN多姿态人脸识别算法，复杂场景下的摄像头部署往往不能采取到标准的正面人脸图像，尤其是面对大角度偏置的侧脸照片，提取的脸特征就会掺杂大量的角度信息，导致人脸识别的效果严重下降。针对大角度人脸偏置的问题，本文提出了一种基于单循环残差注意力网络（Recurrent Residual Attention Convolutional Neural Network，R2AttU‑Net）的解纠缠表示生成对抗网络（Disentangled Representation Learning GAN，DR‑GAN），R2AttU‑Net体系结构使用更少数量的网络参数，包含有效的特征积累方法，针对不同时间步长的特征累积确保了更好、更强的特征表示，循环卷积和残差操作有助于身份信息特征的提取，有助于提取非常低级的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 r2u net dr gan 多姿 态人脸 识别 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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