卷积生成对抗网络的人脸识别实现研究

摘要：

现有的人脸识别器在识别未被遮挡的人脸时取得了优异的效果,但在直接识别遮挡人脸时,精度往往会降低.针对存在遮挡的人脸识别问题,文章根据鲁棒编码进行遮挡人脸重构,使用DCGAN增强样本数据集,并根据GAN的动态博弈原理,采用GoogLeNet作为GAN的判别器,以提高人脸识别的准确率.

关键词：人脸识别、鲁棒编码、生成对抗网络、遮挡人脸修复、GoogLeNet

分类号：TP391.41;TP183;TN912.3

在线出版日期：2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：49-51