基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成

• 作者: 张玉倩 王楠楠 高方远
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸画像合成 鲁棒化预处理 深度概率图模型 快速近邻搜索
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 855-866
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201909010

摘要

针对基于数据驱动的人脸画像合成算法像素特征缺乏对光照变化和复杂背景的鲁棒性,常合成低质量的画像的问题,文中提出基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成算法.采用预处理方法调整测试照片的光照亮度和人脸姿态,使之与训练照片一致.采用深度特征代替像素特征进行近邻匹配,采用深度概率图模型对画像重建权重和深度特征权重联合建模,得到合成画像的最佳重构表示.为了提高画像合成速度,提出快速近邻搜索方法.实验验证文中算法的鲁棒性和快速性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王楠楠	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	8	22	3.0	4.0
2	张玉倩	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	1	0	0.0	0.0
3	高方远	北京航空航天大学数学与系统科学学院	3	0	0.0	0.0