الوصف
في هذا المشروع ، اقترحنا نموذج تمثيل قوي للنواة (SLF-RKR) قائم على الميزات المحلية الإحصائية للتعرف على الوجوه. تم بناء نموذج تمثيل قوي للصور المتطرفة (على سبيل المثال ، الانسداد والتخفي الحقيقي) في مساحة النواة ، وتم اقتراح تقنية تجميع ماكس متعددة الأقسام لتعزيز ثبات ميزة النمط المحلي في عدم محاذاة الصورة والتباين. قمنا بتقييم الطريقة المقترحة على ظروف مختلفة ، بما في ذلك الاختلافات في الإضاءة والتعبير واختلال المحاذاة والوضع ، بالإضافة إلى انسداد الكتلة وإغلاق التمويه. تتمثل إحدى الميزات الكبيرة لـ SLF-RKR في ارتفاع معدلات التعرف على الوجوه وقوتها في حالات الانسداد المختلفة. أظهرت النتائج التجريبية الشاملة أن SLF-RKR متفوق على أحدث التقنيات ولديه إمكانات كبيرة لتطبيقها في أنظمة التعرف على الوجوه العملية.
استرخاء التمثيل التعاوني لتصنيف طقطق
المراجعات
لا توجد مراجعات بعد.