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針對(duì)當(dāng)前人臉識(shí)別中姿態(tài)變化會(huì)影響識(shí)別性能，以及姿態(tài)恢復(fù)過(guò)程中臉部局部細(xì)節(jié)信息容易丟失的問(wèn)題，提出一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多姿態(tài)人臉重建與識(shí)別方法——多任務(wù)學(xué)習(xí)堆疊自編碼器（ MtLSAE）。該方法通過(guò)運(yùn)用多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制，聯(lián)合考慮人臉姿態(tài)恢復(fù)和臉部局部細(xì)節(jié)信息保留這兩個(gè)相關(guān)的任務(wù)，在步進(jìn)逐層恢復(fù)正面人臉姿態(tài)的同時(shí)，引入非負(fù)約束稀疏自編碼器，使得非負(fù)約束稀疏自編碼器能夠?qū)W習(xí)到人臉部的部分特征；其次在姿態(tài)恢復(fù)和局部信息保留兩個(gè)任務(wù)之間通過(guò)共享參數(shù)的方式來(lái)學(xué)習(xí)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)框架；最后將重建出來(lái)的正臉圖像通過(guò)Fisherface進(jìn)行降維并提取具有判別信息的特征，并用最近鄰分類(lèi)器來(lái)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MtLSAE方法獲得了較好的姿態(tài)重建質(zhì)量，保留的局部紋理信息清晰，而且與局部Gabor二值模式（LGBP）、基于視角的主動(dòng)外觀模型（VAAM）以及堆疊步進(jìn)自編碼器（ SPAE）等經(jīng)典方法相比，識(shí)別率性能得以提升。
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