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[2018年IEEE第28届信号处理机器学习国际研讨会(MLSP) - 丹麦奥尔堡(2018.9.17-2018.9.20)] 2018年IEEE第28届信号处理机器学习国际研讨会(MLSP) - 基于融合深度表征的光场人脸识别

DOI：10.1109/mlsp.2018.8516966 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 光场相机的出现为生物特征识别开辟了新领域。本文首次提出基于光场的人脸识别深度卷积神经网络解决方案，利用微透镜光场图像中更丰富的信息。此外，在人脸识别融合方案性能研究中，首次将视差图与二维RGB图像及深度图联合应用。该方案采用二维RGB中心子孔径视图，以及从微透镜光场全套子孔径图像提取的视差图和深度图进行特征提取：使用VGG-Face深度描述符处理纹理特征，对视差图和深度图分别采用独立微调模型。最终将提取的特征拼接后输入支持向量机分类器。通过在IST-EURECOM光场人脸数据库开展全面实验，证明该融合深度表征在多样且具有挑战性的识别任务中具有卓越性能。
作者： Alireza Sepas-Moghaddam，Paulo Lobato Correia，Kamal Nasrollahi，Thomas B. Moeslund，Fernando Pereira
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于深度卷积神经网络（CNN）的解决方案，用于光场人脸识别，充分利用微透镜光场图像中更丰富的信息，包括首次在融合方案中同时利用视差图、二维RGB图像和深度图。

研究成果

提出的融合深度人脸表征方法结合了基于光场的人脸识别中使用的二维RGB中心视图以及从多视角子孔径阵列提取的视差和深度图，在识别性能上优于现有最先进技术。未来工作将考虑利用重聚焦图像来提升散焦区域的质量，以改进多人脸识别任务的效果。

研究不足

该研究仅限于IST-EURECOM LFFD数据集，未探索重聚焦图像在提升不同距离多张人脸离焦区域质量方面的潜力。

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