【摘 要】
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传统人脸识别方法手工设计特征过程复杂、识别率较低,对于开集人脸识别通用深度学习分类模型特征判别能力较弱。针对这两方面的不足,提出了一种以分类损失与中心损失相结合作
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人国家重点实验室,中国科学院大学,沈阳新松机器人自动化股份有限公司
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金(2015BAF13B01)资助
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传统人脸识别方法手工设计特征过程复杂、识别率较低,对于开集人脸识别通用深度学习分类模型特征判别能力较弱。针对这两方面的不足,提出了一种以分类损失与中心损失相结合作为模型训练监督信号的深度卷积神经网络。首先,利用构建的应用场景数据集优调从公共数据集获得初始化参数的深度人脸识别模型,解决训练数据过小和数据分布差异问题,同时提高模型训练速度;然后,以传统损失函数和新的中心损失作为迁移学习过程中的监督信号,使得类内聚合、类间分散,提高模型输出人脸特征的判别能力;最后,对人脸特征进行主成分分析,进一步去除冗余特征,
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