研究目的
判断化妆前后的面部图像是否指向同一身份。
研究成果
提出的GIP-NN方法在抗化妆人脸识别中具有高效性，在准确性与计算效率之间实现了良好平衡。其性能优于传统手工特征提取方法，且比基于CNN的方法快得多，适用于需要实时处理的应用场景。
研究不足
该数据集对于训练卷积神经网络来说相对较小，可能会影响基于CNN方法的性能。该方法的有效性是在特定数据集上展示的，其向其他数据集或更多样化妆容风格的泛化能力尚未得到探索。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于神经网络的格式塔兴趣点实现抗妆容人脸识别
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于神经网络的格式塔兴趣点实现抗妆容人脸识别
DOI：10.1109/icip.2018.8451075
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
本文提出了一种针对妆容鲁棒性人脸识别的新方法。大多数人脸识别方案通常难以很好地泛化处理训练集与测试集存在显著差异（如妆容变化）的数据。我们的方法重点解决判断化妆前后人脸图像是否属于同一身份的问题。这项基础研究工作可应用于多种实际场景，例如自动化护照查验、公共安全及监控领域。实验表明，与现有最先进方法相比，本方法具有显著优势。
作者：
Markus H?rhan，Horst Eidenberger
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