仪器仪表学报

作者：薛杉，朱虹，吴文欢

单位：薛杉,西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048,,朱虹,西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048,,吴文欢,西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048；湖北汽车工业学院电气与信息工程学院十堰442002,

关键词：单目标;单样本;低分辨率;人脸识别

基金：国家自然科学基金（61771386，61801005，61673318）项目资助

针对只给定单幅目标图像的情况下，而要在监控视频中查找出该目标人脸图像的问题，提出了一种单样本的低分辨率单目标人脸识别算法。考虑到待识别样本集中的目标与非目标对象数量严重不均衡，以及单目标问题无法利用不同类别间的互斥关系。首先在待识别样本集中，通过聚类算法，将单目标的识别问题转化为多目标识别问题，进而提高开集人脸识别算法的鲁棒性；其次，利用迭代标签传播算法不断优化待识别样本的归属类别；在迭代过程中，按照置信概率估计每个类别的人脸确认阈值，以解决单样本无法训练分类器的问题。在多个人脸数据集上的实验结果表明，该算法对于单目标的单样本的人脸识别精确率既能逼近100%，也具有较高的召回率。

来源：2019年第3期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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