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基于Transformer的恶劣成像环境下人脸检测研究
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作者 李家瑞 陶丽 刘少烔 《计算机应用文摘》 2025年第22期108-110,113,共4页
在实际应用场景中,低分辨率、高噪声的人脸图像普遍存在,这严重制约了传统人脸识别方法在识别准确率和鲁棒性方面的表现。针对这一问题,文章提出了一种基于全局-局部特征融合的低分辨率人脸识别方法——Global-Local Transformer(GLForm... 在实际应用场景中,低分辨率、高噪声的人脸图像普遍存在,这严重制约了传统人脸识别方法在识别准确率和鲁棒性方面的表现。针对这一问题,文章提出了一种基于全局-局部特征融合的低分辨率人脸识别方法——Global-Local Transformer(GLFormer)。该方法结合了Vision Transformer模块与Swin Transformer模块,分别用于提取图像的全局特征与局部细节特征。其中,Vision Transformer模块擅长建模图像中的长距离依赖关系,提升整体语义理解能力;Swin Transformer模块则增强了对局部纹理和边缘信息的感知能力,提高了细节表达效果。在此基础上,引入特征融合模块,实现全局与局部信息的有效整合,充分发挥2类特征的互补优势。实验结果表明,与传统卷积神经网络及单一Transformer架构相比,GLFormer在低分辨率、高噪声条件下的人脸识别准确率和鲁棒性均有显著提升,验证了所提方法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 恶劣成像环境 全局-局部特征融合 Vision Transformer Swin Transformer glformer
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