The overall pipeline of the proposed approach is shown in Figure 1, wh的简体中文翻译

The overall pipeline of the propose

The overall pipeline of the proposed approach is shown in Figure 1, which decomposes the problem of face recog- nition under random partial occlusions into three stages. Stage I: Learning mask generators using the proposed pair- wise differential siamese network (PDSN) to capture the correspondence between occluded facial blocks and cor- rupted feature elements. Stage II: Establishing a mask dic- tionary from the learned mask generators. Stage III: In the testing phase, combining the feature discarding mask (FDM) of random partial occlusions from this dictionary, which is then multiplied with the original feature to elimi- nate the effect of partial occlusions from recognition.
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该方法的总体流程如图1所示,该图将随机部分遮挡下的人脸识别问题分解为三个阶段。第一阶段:使用拟议的成对差分暹罗网络(PDSN)学习遮罩生成器,以捕获遮挡的面部块与损坏的特征元素之间的对应关系。第二阶段:根据学习到的模板生成器建立模板字典。第三阶段:在测试阶段,将字典中随机部分遮挡的特征丢弃掩码(FDM)组合起来,然后将其与原始特征相乘,以消除识别中部分遮挡的影响。
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建议方法的总体思路见图1,将随机部分遮挡下的面部复位问题分解为三个阶段。第一阶段:使用建议的对差暹罗网络 (PDSN) 学习面膜发生器,以捕获被遮挡的面部块和结块特征元素之间的通信。第二阶段:从学到的口罩发生器中建立一个口罩。第三阶段:在测试阶段,将本词典中随机部分遮挡的特征丢弃面膜(FDM)组合在一起,然后与原始特征相乘,以消除部分遮挡从识别中分离出的效果。
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该方法的总体流程如图1所示,它将随机部分遮挡下的人脸识别问题分解为三个阶段。第一阶段:学习面具生成器使用建议的成对差分暹罗网络(PDSN)捕捉被遮挡的面部块和被遮挡的特征元素之间的对应关系。第二阶段:从所学的掩模发生器建立掩模关系。第三阶段:在测试阶段,将本词典中随机部分遮挡的特征丢弃掩模(FDM)与原始特征相乘,消除部分遮挡对识别的影响。<br>
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