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题名基于深度神经网络的伪装人脸识别
被引量：4
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作者
张润生
贺超
况朝青
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆高校市级光通信与网络重点实验室
泛在感知与互联重庆市重点实验室
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出处
《电子技术应用》
2020年第5期27-30,共4页
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文摘
伪装人脸识别在刑侦安防领域有着巨大的应用价值。针对现阶段对伪装人脸识别的研究较少、算法鲁棒性不强等缺点,提出了基于深度神经网络的伪装人脸识别算法。改进了SqueezeNet网络模型,并将其与FaceNet网络架构进行结合,用于人脸图像的身份识别。通过在训练数据集中引入伪装人脸图像,让网络学习到伪装的特征。实验结果表明,该算法识别准确率接近90%,相较于其他网络模型,具有更好的识别效果。
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关键词
深度神经网络
伪装人脸识别
SqueezeNet网络模型
faceNet网络架构
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Keywords
deep neural network
disguised face recognition
SqueezeNet network model
faceNet network architecture
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[电子电信—信息与通信工程]
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题名基于局部相位量化与仿生模式的伪装人脸识别算法
被引量：3
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作者
翟懿奎
甘俊英
徐颖
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机构
五邑大学信息工程学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2012年第11期1498-1504,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61072127)
广东省自然科学基金项目(No.10152902001000002
+3 种基金
No.S2011040004211
No.S2011010001085
No.07010869)
广东省高等学校高层次人才项目(粤教师函[2010]79号)
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文摘
伪装条件下的鲁棒人脸识别,目前在人脸识别领域被日益重视,并认为是难点问题之一。本文采用非伪装建模方法,提出了一种基于局部相位量化特征提取与仿生模式识别理论的伪装人脸识别算法。该算法采用了局部相位量化方法进行对伪装模式下具有较好鲁棒性的相位统计特征提取,进而采用仿生神经元构建高维几何覆盖形体,有效利用了不同类别人脸特征的连续性,从而避免了伪装模式的干扰。在AR数据库及采用警用面部复合软件设计建立的伪装数据库上的仿真实验均表明,与现有主流算法相比较而言,本文所提识别算法在伪装条件下取得了较高的识别性能。
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关键词
伪装人脸识别
局部相位量化
仿生模式
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Keywords
disguised face recognition
Local phase quantization
Biomimetic pattern
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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