基于深度学习的视频会议画面人脸光照对称性评价方法

• 作者: 张杰良 张洪英 王珅
• 来源期刊: 首都师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视频会议 人脸光照对称性 卷积神经网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9398.2018.05.006

摘要

人脸光照对称性是影响视频会议画面人脸质量的一个关键因素,本文通过分析人脸光照特性,引入卷积神经网络,提出一种基于深度学习的视频会议画面人脸光照对称性评价方法,在实验的基础上验证了与主观标记的一致性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王珅	清华大学电子工程系	18	167	9.0	12.0