[发明专利]一种小样本场景下基于双流原型的遮挡人脸识别方法在审
| 申请号： | 202211392035.5 | 申请日： | 2022-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN115761848A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 杨星煜;韩梦雅;罗勇 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 为了解决小样本场景下人脸图片中存在遮挡识别的问题。本发明公开了一种小样本场景下针对带遮挡图片的双流原型学习方法。不同于单独从支持集或查询集角度考虑优化的类原型学习的方法，本发明的框架将两者结合起来，它可以为支持集中的样本图片学习相应的自适应样本权重。这样既考虑了支持集内由于遮挡带来的图片质量参差不齐，可以在以支持集为中心的流中减小遮挡样本的权重；又在原型构造时利用特征对齐模块，从而考虑了那些更与查询集图片相关的middle‑level的特征表征，并且与high‑level的特征表征相似度的一致性约束使得在以查询集为中心流学习到的原型更加可靠。本发明提高了对新的受试者的遮挡人脸识别的准确性，能够对实际应用提供帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 样本 场景 基于 双流 原型 遮挡 识别 方法 | ||
【主权项】：
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