2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的快速發(fā)展,作為生物特征識(shí)別的分支,人臉識(shí)別受到了越來(lái)越多的重視。這些年,人臉識(shí)別算法層出不窮,因此識(shí)別的正確率和效率都得到了很大的提高。在實(shí)際應(yīng)用中,由于受到存儲(chǔ)空間有限、獲取樣本時(shí)間受限等因素的影響,訓(xùn)練樣本往往存在著數(shù)目過(guò)少的問(wèn)題。樣本不足問(wèn)題嚴(yán)重影響了識(shí)別的準(zhǔn)確率,本方法主要研究如何通過(guò)樣本擴(kuò)充方法克服小樣本人臉識(shí)別問(wèn)題。
  小樣本人臉識(shí)別問(wèn)題是指由于事先收集到的被測(cè)群體的人臉圖像過(guò)少,即:訓(xùn)練樣本數(shù)目

2、過(guò)少,使識(shí)別正確率降低或者無(wú)法識(shí)別的問(wèn)題。同一個(gè)人的不同人臉圖像是不同的,通常表現(xiàn)在姿態(tài)的變化、表情的差異和光照的不均等多方面。如果訓(xùn)練樣本充足,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的人臉特征將包含了同一個(gè)人的多種變化,這使得測(cè)試階段的圖像有更多的參考信息,從而正確分類。如果樣本不足,那么訓(xùn)練階段的人臉特征不足以有效表示人臉特征變化,從而使人臉識(shí)別的難度加大,甚至出現(xiàn)無(wú)法識(shí)別的現(xiàn)象。通常來(lái)講,能夠擁有更多的有效的訓(xùn)練樣本,就意味著能夠取得更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

3、  針對(duì)小樣本人臉識(shí)別的問(wèn)題,本方法采用樣本擴(kuò)充的技術(shù)來(lái)克服樣本不足帶來(lái)的問(wèn)題,對(duì)產(chǎn)生的兩種虛擬樣本與原始訓(xùn)練樣本進(jìn)行融合。該融合方法將原始訓(xùn)練樣本做“鏡面”變換和“對(duì)稱臉”變換產(chǎn)生虛擬訓(xùn)練樣本,通過(guò)生成虛擬樣本使訓(xùn)練樣本的數(shù)目增加。再分別將原始訓(xùn)練樣本、虛擬訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本計(jì)算匹配得分。最后,利用加權(quán)融合將各部分的得分進(jìn)行融合從而得到最終的匹配度得分,并利用得到的匹配度得分進(jìn)行分類。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證,該算法在小樣本訓(xùn)練集上識(shí)別效果

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