27、复杂环境下的人脸识别研究

net55

于 2025-11-06 12:09:20 发布

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分类专栏：跨光谱人脸识别揭秘文章标签：人脸识别算法优化图像分辨率

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复杂环境下的人脸识别研究

1. 实验方法与数据库

在实验中，采用了自定义的10折协议。该协议会提供一个额外的开发集，用于估计公式（11.3）中的阈值θ*。在10次实验里，每次会用7折数据进行训练，2折数据构建开发集，最后1折数据计算CS。最后，按照要求报告所有10次实验的CS均值和标准差。对于LFW数据库，考虑到部分算法需要身份信息，所以选择了无限制配置。

实验使用了多个图像和视频数据库，具体如下：
| 数据库 | 协议 | 训练集（身份数/文件数） | 开发集（模板数/注册文件数/探测文件数） | 评估集（模板数/注册文件数/探测文件数） | 备注 |
| — | — | — | — | — | — |
| Multi - PIE（图像） | U、E、P | 208/9785 | 64/4864/576 | 65/4940/585 | 控制非正面光照、控制面部表情、15%偏航角的面部姿势 |
| XM2VTS（图像） | darkened | 200/600 | 200/600/800 | 200/600/800 | 非正面光照 |
| AR face（图像） | illumination、occlusion、both | 50/329 | 43/86/258 | 43/86/258 | 控制非正面光照、太阳镜和围巾遮挡、光照和遮挡 |
| BANCA（图像） | P | 30/300 | 26/130/2370 | 26/130/2370 | 多样光照 |
| LFW（图像） | foldXa | 4024/9263 | 913/913/456 | 915/456/458 | 无控制的图像 |
| MOBIO（图像/