| 基于深度信念网络的非限制性人脸识别算法研究 |
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| 引用本文： | 赵一中,刘文波.基于深度信念网络的非限制性人脸识别算法研究[J].计量学报,2017,38(1). |
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| 作者姓名： | 赵一中 刘文波 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学自动化学院,江苏南京,210016 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，航空基金 |
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| 摘 要： | 针对非限制性条件下的人脸识别存在自由度高、干扰因素复杂等技术难点,引入深度学习理论,提出了一种基于深度信念网络(DBNs)的非限制性人脸识别算法模型。基于相对熵稀疏性限制和dropout机制等方法,设计了优化算法。针对实际使用场合中样本量不足的问题,提出了一种混合DBNs模型,该模型采用CNNs深度卷积网络生成训练DBNs所需的模拟样本。标准人脸库下的实验结果表明,DBNs模型的平均识别率为97.0%,混合DBNs模型的平均识别率为90.3%,满足实际使用需求。
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| 关 键 词： | 计量学 人脸识别 深度信念网络 深度学习 小样本 |
Research on Unconstrained Face Recognition Based on DBNs Network |
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| ZHAO Yi-zhong,LIU Wen-bo.Research on Unconstrained Face Recognition Based on DBNs Network[J].Acta Metrologica Sinica,2017,38(1). |
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| Authors: | ZHAO Yi-zhong LIU Wen-bo |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | metrology face recognition DBNs network deep learning small sample |
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