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[IEEE 2019年光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 意大利罗马（2019.6.17-2019.6.20）] 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 基于薄左手薄膜和非线性衬底的平面波导中光学TE<sub>2</sub>模的简并能级交换

DOI：10.1109/piers-spring46901.2019.9017882 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 实际应用中的人脸识别（FR）系统需要应对多种干扰因素，例如人脸图像中的遮挡和伪装。相较于光照不均和姿态变化等其他干扰形式，遮挡人脸尚未得到足够重视。本研究提出一种名为动态图像到类别扭曲（DICW）的新方法来应对这一FR挑战。人脸由额头、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴按自然顺序构成，且该顺序不受遮挡影响。因此将人脸图像分割为若干区块，再按光栅扫描顺序拼接成有序序列。基于该顺序信息，DICW通过查询序列与注册对象所有序列在时间维度和类内维度上的最优对齐，计算查询人脸与该对象图像之间的图像到类别距离。与现有大多数方法不同，本方法能同时处理图库图像和探测图像中存在的遮挡。在包含多种类型遮挡的公开人脸数据库上进行的广泛实验，证实了所提方法的有效性。
作者： Xingjie Wei，Chang-Tsun Li，Zhen Lei，Dong Yi，Stan Z. Li
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研究概述 实验方案

研究目的

为应对遮挡情况下的人脸识别挑战，本研究提出一种新方法——动态图像到类别映射（DICW）。该方法考虑面部特征的固有排列顺序，通过寻找查询人脸序列与注册对象所有序列之间的最优对齐方式来计算图像到类别的距离。

研究成果

DICW方法通过考虑面部特征的自然顺序并采用动态规划进行最优序列对齐，有效解决了人脸识别中的遮挡问题。大量实验证实，该方法在各种遮挡场景下具有鲁棒性，并优于现有方法。

研究不足

该方法在面部被大面积遮挡的极端情况下性能可能受到影响。计算复杂度会随图像块数量和图库图像数量的增加而上升。

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