The face images were firstly preprocessed as described in Section 4.1.的简体中文翻译

The face images were firstly prepro

The face images were firstly preprocessed as described in Section 4.1. In contrast to SMFRD dataset, RMFRD is imbalanced (5,000 masked faces vs 90,000 nonmasked faces). Therefore, we have applied an over-sampling by cropping some non-masked faces to get an equiva- lent number of cropped and full faces. Next, using the normalized 2D faces, we employ the three pre-trained models (VGG-16, AlexNet and ResNet-50) separately to extract deep features from their last convolutional are (14 × 14 × 512, 13 × 13 × 256, 7 × 7 × 2048) dimensional, respectively.
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首先对人脸图像进行预处理,如第 4.1 节所述。与 SMFRD 数据集相比,RMFRD 是不平衡的(5,000 个蒙面人脸与 90,000 个非蒙面人脸)。因此,我们通过裁剪一些非蒙面人脸来应用过采样,以获得等量的裁剪脸和全脸。接下来,使用归一化的 2D 人脸,我们分别使用三个预训练模型(VGG-16、AlexNet 和 ResNet-50)从它们的最后一个卷积中提取深度特征(14 × 14 × 512、13 × 13 × 256、 7 × 7 × 2048) 维。
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如第4.1节所述,首先对人脸图像进行预处理。与SMFRD数据集相反,RMFRD是不平衡的(5000个蒙面与90000个非蒙面)。因此,我们通过裁剪一些非遮罩面来应用过采样,以获得等量的裁剪面和完整面。接下来,使用归一化的二维人脸,我们分别使用三个预训练模型(VGG-16、AlexNet和ResNet-50)从其最后的卷积图像中提取深度特征,这些图像分别为(14×14×512、13×13×256、7×7×2048)维。
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人脸图像首先按照第4.1节所述进行预处理。与SMFRD数据集相反,RMFRD是不平衡的(5,000个掩蔽面对90,000个非掩蔽面)。因此,我们应用了一种过采样的方法,通过裁剪一些未掩蔽的面来获得相等数量的裁剪面和全脸。接下来,使用归一化的2D人脸,我们分别使用三个预训练模型(VGG-16、阿列克谢网和雷斯网-50)从它们的最后一个卷积分别(14 × 14 × 512、13 × 13 × 256、7 × 7 × 2048)维中提取深度特征。
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