一种基于Curv-SAE特征融合的人脸降维和识别方法

相比于传统的降维算法,深度学习中的栈式自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)能够有效地学习特征并实现高效降维,然而对输入特征极其敏感。第二代离散曲波变换(Discrete Curvelet Transform,DCT)能够提取出人脸的各向信息(包含边缘和概貌特征),确保SAE的输入特征充分,从而弥补了其不足。因此,提出了一种基于Curv-SAE特征融合的人脸识别降维算法,即对人脸图像进行DCT得到特征脸并将其作为SAE的输入特征进行训练,特征融合后将其输入到分类器中进行识别。在ORL和FERET人脸数据库上的实验表明,与小波变换相比,曲波的特征信息更丰富;与传统的降维算法相比,SAE的特征表达更充分且识别精度更高。