發(fā)布時(shí)間：2018-03-18 06:00

  本文選題：機(jī)器學(xué)習(xí)　切入點(diǎn)：生物特征識(shí)別　出處：《智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文針對(duì)傳統(tǒng)的基于稀疏表示的人臉識(shí)別方法在小樣本情況下對(duì)類內(nèi)變化魯棒性不強(qiáng)的問(wèn)題,從特征的層面入手,提出了基于深度學(xué)習(xí)特征的稀疏表示的人臉識(shí)別方法。本方法首先利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取對(duì)類內(nèi)變化不敏感的人臉特征,然后通過(guò)稀疏表示對(duì)所得人臉特征進(jìn)行表達(dá)分類。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn),說(shuō)明了深度學(xué)習(xí)得到的特征也具有一定的子空間特性,符合基于稀疏表示的人臉識(shí)別方法對(duì)于子空間的假設(shè)條件。實(shí)驗(yàn)證明,基于深度學(xué)習(xí)特征的稀疏表示的人臉識(shí)別方法具有較好的識(shí)別準(zhǔn)確度,對(duì)類內(nèi)變化具有很好的魯棒性,特別在小樣本問(wèn)題中具有尤為突出的優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional face recognition method based on sparse representation is not robust to intra-class variation in the case of small samples, this paper starts with the feature level. In this paper, a method of face recognition based on sparse representation based on depth learning features is proposed. Firstly, the deep convolution neural network is used to extract face features which are insensitive to intra-class changes. Then the face features are classified by sparse representation. The experiments show that the features obtained by deep learning also have some subspace characteristics. The experimental results show that the sparse representation method based on deep learning features has good recognition accuracy and robustness to intra-class variation. Especially in the small sample problem has a particularly prominent advantage.
【作者單位】： 北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;北京大學(xué)機(jī)器感知與智能教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61333015) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(2011CB302400)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1628280