【摘 要】
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提出一种基于模糊主分量分析技术（FPCA）的人脸遮挡检测与去除方法.首先,有遮挡人脸被投影到特征脸空间并通过特征脸的线性组合得到一个重建人脸.计算重建图与原图的差图像,加权
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
【基金项目】
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中国科学院自动化研究所开放课题基金项目;北京市重点学科建设项目(XK100080537)
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提出一种基于模糊主分量分析技术（FPCA）的人脸遮挡检测与去除方法.首先,有遮挡人脸被投影到特征脸空间并通过特征脸的线性组合得到一个重建人脸.计算重建图与原图的差图像,加权滤波后并归一化作为被遮挡的概率,以此概率为权重由原图和重建图合成新的人脸.在后续迭代中,根据遮挡概率使用模糊主分量分析进行分析重建,并使用累积误差进行遮挡检测.实验结果表明,算法可精确定位人脸遮挡区域,得到平滑自然的重建人脸图像,优于经典的迭代PCA方法.
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