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融合多尺度HOG特征和语义属性的合成素描人脸识别
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2021-04-21
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合成素描的人脸识别问题属于异质人脸识别研究领域，在刑侦领域具有重要的实际应用。由于合成素描与人脸照片属于不同模态，对不同模态人脸进行鲁棒的表征是识别的关键。针对合成素描人脸在某些区域缺乏纹理细节，单纯依赖局部细节特征识别率较低的问题，文中提出一种融合多尺度HOG特征并加以语义属性约束的合成素描人脸识别的算法。首先提取出合成素描人脸的全局HoG特征以及五官等关键部位的局部HOG特征来表征人脸的整体结构特征和细节特征，之后将得到的整体结构特征和各个部位的细节特征进行分数层融合，最后用语义属性特征对匹配结果进行重排序。在pRIPⅤsGC和UoM-SGFS数据集上进行验证，文中算法rank10的识别率分别达到88.6%。
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