基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除

摘要

随着人工智能的快速发展,人脸识别已经成为计算机视觉领域非常热门的研究方向;眼镜作为最常见的遮挡物,对人脸识别的性能有着较大的影响。传统方法大多使用主成分分析(principal component analysis,PCA)重建技术对眼镜进行摘除,但是预先定位眼镜位置非常困难,而且重建后图像的眼镜区域和非眼镜区域有着明显的不连续性。针对眼镜遮挡这一问题,文章提出了一种基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除方法,实现了端对端的自动眼镜摘除技术,在尽可能保留人脸细节的前提下将眼镜从人脸图片中去除。该方法较好地解决了PCA重建中眼镜区域和非眼镜区域不连续性问题,使得眼镜去除效果更加接近真实效果。