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針對當前人臉識別中姿態(tài)變化會影響識別性能，以及姿態(tài)恢復過程中臉部局部細節(jié)信息容易丟失的問題，提出一種基于多任務學習的多姿態(tài)人臉重建與識別方法——多任務學習堆疊自編碼器（ MtLSAE）。該方法通過運用多任務學習機制，聯合考慮人臉姿態(tài)恢復和臉部局部細節(jié)信息保留這兩個相關的任務，在步進逐層恢復正面人臉姿態(tài)的同時，引入非負約束稀疏自編碼器，使得非負約束稀疏自編碼器能夠學習到人臉部的部分特征；其次在姿態(tài)恢復和局部信息保留兩個任務之間通過共享參數的方式來學習整個網絡框架；最后將重建出來的正臉圖像通過Fisherface進行降維并提取具有判別信息的特征，并用最近鄰分類器來識別。實驗結果表明，MtLSAE方法獲得了較好的姿態(tài)重建質量，保留的局部紋理信息清晰，而且與局部Gabor二值模式（LGBP）、基于視角的主動外觀模型（VAAM）以及堆疊步進自編碼器（ SPAE）等經典方法相比，識別率性能得以提升。
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