一种基于实例一致性的公平性人脸识别方法
Abstract:
本发明公开了一种基于实例一致性的公平性人脸识别方法,涉及图像信号处理技术领域,该方法主要包括以下步骤:步骤一、对人脸图像样本进行特征提取;步骤二、利用步骤一提取到的人脸样本特征,计算样本和分类器类中心构成的负样本对的相似性,以及同类样本之间正样本对的相似性;步骤三、利用步骤二得到的两种相似性,分别计算人脸样本的误识率(False PositiveRate,FPR)和召回率(TruePositiveRate,TPR);步骤四、根据步骤三得到的样本的FPR和TPR,修改人脸识别损失函数,计算样本FPR和TPR的一致性损失。本发明采用上述方法,相比于经典人脸识别方法具有实例级的公平性,具有较高的识别精度和较低的标准差,具备优越的泛化性。
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