本文選題：人臉性別識(shí)別 + 深度學(xué)習(xí)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2016年01期

【摘要】：為解決人臉性別識(shí)別這一傳統(tǒng)模式識(shí)別領(lǐng)域中富有挑戰(zhàn)性的難題,提出一種聯(lián)合人臉高層特征學(xué)習(xí)和低層特征學(xué)習(xí)的深層網(wǎng)絡(luò)模型。利用卷積和下采樣交替提取人臉局部的、抽象的特征,重建原始的輸入人臉圖像,以學(xué)習(xí)人臉全局的特征作為補(bǔ)充。聯(lián)合兩類(lèi)特征時(shí),加入一個(gè)可訓(xùn)練的權(quán)重進(jìn)行調(diào)節(jié),利用這種多特征結(jié)構(gòu)進(jìn)行最終的性別分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在學(xué)習(xí)能力和泛化能力上具有超越現(xiàn)有人臉性別識(shí)別方法的優(yōu)秀性能。
[Abstract]:In order to solve the challenging problem in the traditional pattern recognition field, a deep network model combining face high-level feature learning and low-level feature learning is proposed. The local and abstract features of human face are extracted by convolution and down-sampling alternately, and the original input face image is reconstructed, which is supplemented by learning the global features of human face. When two kinds of features are combined, a trainable weight is added to adjust, and the multi-feature structure is used for the final sex classification. The experimental results show that the proposed method has better performance than the existing face gender recognition methods in terms of learning ability and generalization ability.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所南海研究站;中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所國(guó)家網(wǎng)絡(luò)新媒體工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61303249) 海南省重大科技基金項(xiàng)目(JDJS2013006)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2009964