基于深度卷积神经网络的跨年龄人脸识别

发布时间：2018-02-09 20:04

  本文关键词： 人脸比对 人脸识别 跨年龄 深度卷积神经网络 联合学习　出处：《北京邮电大学学报》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出了一种应用于跨年龄人脸识别的联合学习方法,该方法由深度卷积神经网络构建而成,能在特征学习的同时学习到最优的测度函数,从而避免不合适的固定阈值所带来的匹配错误.针对有限的内存、过拟合和计算复杂性高的问题,在模型训练过程中采用了多种新颖和有效的训练策略.实验证实了该联合学习方法的有效性,在公开数据库MORPH-II上的识别正确率达到了93.6%.
[Abstract]:A joint learning method for cross-age face recognition is proposed. The method is constructed from deep convolution neural network and can learn the best measure function while learning features. Thus avoiding the matching error caused by inappropriate fixed threshold. For the problem of limited memory, over-fitting and high computational complexity, Several new and effective training strategies are adopted in the process of model training. The experimental results show that the joint learning method is effective and the recognition accuracy on the open database MORPH-II is 93.6%.
【作者单位】： 广州大学计算机科学与教育软件学院;中山大学数据科学与计算机学院;
【基金】：广州市属高校科研项目(1201620302) 广东省科技计划项目(2013B010406005,2015B010128009)
【分类号】：TP391.41;TP183

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