基于DCNN的人脸多属性识别

• 作者: 广长彪
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 属性识别 SIFT 监督 深度卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 51-54,76
• 页数: 5页
• 字数: 3146字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.08.011

摘要

在人脸属性的识别过程中,目前常见的方法有以下几种,基于Gabor小波变换的人脸属性识别,基于SIFT的人脸属性识别和基于差分纹理的人脸属性识别.传统方法存在很多问题,例如特征的选取需要人为的干预,而且特征的选择也不一定能够符合预期.采用有监督的基于深度卷积神经网络(DCNN)的方法,构建一个多层卷积神经网络,通过卷积神经网络获得深度卷积激活特征,该方法采用CelebA库训练,之后用JAFFE人脸库进行检测,取得很好的实验结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	广长彪	四川大学视觉合成图形图像国家重点实验室	2	1	1.0	1.0