基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法

发布时间：2018-03-18 06:00

  本文选题：机器学习　切入点：生物特征识别　出处：《智能系统学报》2016年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文针对传统的基于稀疏表示的人脸识别方法在小样本情况下对类内变化鲁棒性不强的问题,从特征的层面入手,提出了基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法。本方法首先利用深度卷积神经网络提取对类内变化不敏感的人脸特征,然后通过稀疏表示对所得人脸特征进行表达分类。本文通过实验,说明了深度学习得到的特征也具有一定的子空间特性,符合基于稀疏表示的人脸识别方法对于子空间的假设条件。实验证明,基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法具有较好的识别准确度,对类内变化具有很好的鲁棒性,特别在小样本问题中具有尤为突出的优势。
[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.
【作者单位】： 北京大学信息科学技术学院;北京大学机器感知与智能教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61333015) 国家重点基础研究发展计划(2011CB302400)
【分类号】：TP391.41

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