基于特征重整及优化训练的遮挡人脸识别算法

• 作者: 邹鹏 杨治昆 李锴淞
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 关键词: ResNet50 信息熵 PSO GSA 遮挡
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 电气信息工程|Electrical & Information Engineering
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2021.03.023

摘要

以ResNet50网络为基础网络,提出了使用信息熵的权重特征对池化层的信息进行优化,在不增加额外参数的情况下使得网络特征提取更加充分;同时提出了改进型PSO(粒子群)算法对卷积网络误差反向传播阶段进行优化,通过比较GSA(引力搜索)优化前后最优粒子的适应度函数值,以此确保每次迭代中获得全局最优粒子.实验结果表明本文提出的方法有助于人脸的识别,尤其是在遮挡人脸的识别中,同时优化后的网络的训练收敛速度和识别速度也有了明显提升.