多任务学习及卷积神经网络在人脸识别中的应用

发布时间：2017-10-30 12:03

  本文关键词：多任务学习及卷积神经网络在人脸识别中的应用

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【摘要】：随着深度学习的发展,近年来人脸识别借助深度学习技术取得了巨大突破。但是在已有的基于深度学习的人脸识别框架中,各个任务(人脸鉴别、认证和属性分类等)都是相互独立设计、运作的,使得整体算法低效、耗时。针对这些问题,提出一种基于多任务框架的深度卷积网络。通过将人脸鉴别、认证和属性分类同时作为网络目标函数,端到端地训练整个深度卷积网络,算法简洁高效。此网络可以同时完成上述三个任务,不需要额外的步骤。实验结果显示,即使在有限的数据支持下,该方法依然能够取得不错的性能,在人脸识别权威数据集LFW上获得了97.3%的精度。
【作者单位】： 复旦大学计算机科学技术学院;上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学);
【关键词】： 人脸识别 卷积神经网络 深度学习 多任务学习
【基金】：上海市科委科技创新行动计划(No.14511106900)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人脸识别是一种基于人脸面部特征的身份识别技术。近年来,在教育、电子商务、安全等领域有着广泛应用,例如考场监控、手机支付。各大互联公司从国内的百度、阿里、腾讯,或是国外的谷歌(Google)、脸书(Facebook),以及诸多科研单位如中科院自动所(CASIA)、香港中文大学(CUH

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本文编号：1117586