人脸识别域适应：利用图像风格迁移提升监控场景识别效果

"这篇论文提出了一种基于图像风格迁移的人脸识别域适应方法，通过Face-CycleGAN网络改进实现从源领域（如已有公开数据集或合成数据）到目标领域（如监控场景）的风格转换，以减小域间差异对人脸识别的影响。作者王通平、傅可人和程鹏在《计算机应用研究》上发表了这一成果，并在两个数据集上进行了实验，证实了方法的有效性。" 文章详细讨论了在人脸识别中遇到的域适应问题，尤其是在监控场景下，由于真实世界环境因素（如光照、背景、皮肤材质）导致的图像风格差异，使得训练好的模型在新环境下性能下降。为了解决这一问题，论文提出了一个创新的解决方案，即采用CycleGAN网络架构来实现图像风格的迁移。CycleGAN是一种生成对抗网络（GAN），能够学习两个不同域之间的映射，将一个域的图像转化为另一个域的风格，同时保持其内在的内容信息。 Face-CycleGAN是CycleGAN的改进版本，专为人脸图像设计，它在保持人脸的身份属性不变的情况下，改变图像的风格，使其更接近监控场景的条件。为了进一步优化结果，论文还引入了联合滤波技术对迁移后的图像进行后处理，以提升图像质量和识别效果。 实验部分，研究人员在公开数据集EK-LFH和自建数据集3DProj-Sur上测试了所提出的方法。经过风格迁移和后处理的图像用于训练人脸识别模型，结果显示，这种方法能显著提高识别率，分别提升了21.93%和4.77%，这表明该方法对于缓解域适应问题有显著的效果。 此外，文章还提到了网络首发论文的相关规定，强调了录用定稿在网络首发的严肃性和不可更改性，以及在网络版期刊上的正式出版确认，这体现了科研成果发布的规范性和权威性。 总结来说，这篇论文提出的基于图像风格迁移的域适应方法为解决人脸识别在不同环境下的适应性问题提供了一个有效途径，通过风格转换和后处理增强了模型在监控场景下的识别性能。这一成果对于人脸识别领域的研究和实际应用具有重要的理论和实践价值。