基于深度特征决策融合的人脸识别方法

• 作者: 姜洋洋 张杜娟
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 卷积神经网络 深度特征 联合稀疏表示
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.09.014

摘要

文中提出基于深度特征决策融合的人脸识别方法.首先,设计卷积神经网络(CNN)对人脸图像进行多层次特征学习.紧接着,在CNN中的各个卷积层将所有的特征图进行联合,构造单一深度特征矢量.分类阶段,采用联合稀疏表示对构造的深度特征矢量进行表征,并根据总体重构误差判定待识别对象的人脸类别.在ORL和Yale-B数据集上开展实验并与现有几类人脸识别方法进行对比,结果验证了提出方法的有效性和稳健性.