解纠缠表示学习在跨年龄人脸识别中的应用
Application of disentangled representation learning in cross-age face recognition
1. 乐山师范学院 电子与材料工程学院, 四川 乐山 614000
2. 武汉大学 电子与信息学院, 武汉 430072
摘要
跨年龄人脸识别因其在现实生活中的广泛应用而成为人脸识别领域的热门话题。针对跨年龄人脸识别精度较低的问题，引入解纠缠表示学习，提出了一个基于生成对抗网络的解纠缠表示学习（IPDRL）网络来实现人脸图像的识别。该网络由编码器、生成器和鉴别器构成。编码器在对特征中的年龄变化进行解纠缠的同时，对人脸图像的身份信息进行编码，提取只利于身份鉴别的特征，实现身份特征和年龄特征的解纠缠；生成器根据输入的年龄特征生成对应的身份保持的年龄图像；鉴别器通过对抗学习和多任务学习实现年龄和身份的类分布预测。通过将解纠缠表示学习、对抗学习和多任务学习相结合的方法，很好地保留了人脸图像的身份信息，并使跨年龄人脸图像识别的精度得到了提高。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61701351)
乐山市重点科技计划项目(20GZD024)
乐山师范学院高层次人才科研启动项目(RC202038)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0073
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3500-3505
文章编号: 1001-3695(2021)11-053-3500-06
发布历史
[2021-11-05] 印刷出版
引用本文
陈莉明, 田茂, 颜佳. 解纠缠表示学习在跨年龄人脸识别中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3500-3505. (Chen Liming, Tian Mao, Yan Jia. Application of disentangled representation learning in cross-age face recognition [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3500-3505. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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