【摘 要】
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针对多数人脸识别算法对于实际低清影像鲁棒性弱的问题，构建了一种融合知识蒸馏和域自适应的低清人脸识别新模型，包含教师网和学生网。首先，两分支骨干网均引入Res2Net模块，以助于提取细粒度强的人脸身份特征；其次，骨干网的不同阶段均引入知识蒸馏，以助于提升学生网的低清人脸特征提取能力；最后，在学生网引入域自适应学习机制，以助于实现域不变的特征提取能力。公开数据集上的实验结果验证了新模型对于不同距离低清
【基金项目】
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国家自然科学基金（61771250,61972213和11901299）资助项目；
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针对多数人脸识别算法对于实际低清影像鲁棒性弱的问题，构建了一种融合知识蒸馏和域自适应的低清人脸识别新模型，包含教师网和学生网。首先，两分支骨干网均引入Res2Net模块，以助于提取细粒度强的人脸身份特征；其次，骨干网的不同阶段均引入知识蒸馏，以助于提升学生网的低清人脸特征提取能力；最后，在学生网引入域自适应学习机制，以助于实现域不变的特征提取能力。公开数据集上的实验结果验证了新模型对于不同距离低清人脸的有效性。
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