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如何进行有效的人脸识别

作者:原创   发布时间: 2020/9/26 13:50:59

 

  通过使用不同的通用3D模型来渲染面部。前十名:用于渲染的一般3D面部形状。底部:直接出现在上面的带有普通符号的脸。不同的形状会导致细微的外观变化,但不会改变图像中面部的感知身份。使用不同的通用3D模型以不同的姿势和不同的表情渲染单个人脸图像(此处未显示,请参见文章)。这用重要的内部外观变化丰富了训练组,从而显著提高了识别率。

  长春人脸识别功能最近有了不平凡的飞跃。虽然这种进步至少部分是由于训练集规模不断扩大,大量的人脸图像被下载和标注,但是否真的有必要采集这么多图像,目前还不清楚。我们提出了一种更容易实现的方法来增加人脸识别系统的训练数据。我们简单地合成它们,而不是手动收集和标记更多的人脸。我们描述了一种新的方法,通过操纵包含的人脸,用重要的面部外观变化来丰富现有的数据集。当匹配由标准卷积神经网络表示的查询图像时,我们进一步应用这种综合方法。

  合成图像的训练和测试效果在LFW和IJB进行了广泛的测试。通过我们的方法获得的性能与由数百万幅图像训练的系统报告的最新结果一致。当匹配由标准卷积神经网络表示的查询图像时,我们进一步应用这种综合方法。通过我们的方法获得的性能与由数百万幅图像训练的系统报告的最新结果一致。

  以上就是有长春人脸识别公司的小编整理提供。