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深度特征筛选及融合的人脸识别方法研究

         

摘要

针对人脸识别问题,提出采用深度特征筛选及融合的方法.采用卷积神经网络(CNN)学习人脸图像的多层次深度特征.对于所有的深度特征矢量,使用斯皮尔曼等级相关系数筛选其中有效部分.基于支持向量机(SVM)对筛选得到的任一深度特征矢量进行分类决策,并基于线性加权融合对它们的结果进行融合,最终确定待识别样本的人脸类别.基于ORL和Yale-B数据集对提出方法进行基础性能测试、噪声干扰稳健性测试及遮挡识别性能测试,结果验证了所提方法的性能优势.

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