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一种基于Curv-SAE特征融合的人脸降维和识别方法
被引量：
4
1
作者
张志禹
刘思媛
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第10期267-271,305,共6页
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...
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。
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关键词
深度学习
人脸识别
第二代离散曲波变换
栈式自编码器
降维
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题名
一种基于Curv-SAE特征融合的人脸降维和识别方法
被引量：
4
1
作者
张志禹
刘思媛
机构
西安理工大学自动化与信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第10期267-271,305,共6页
基金
国家自然科学基金资助重大项目(41390454)资助
文摘
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。
关键词
深度学习
人脸识别
第二代离散曲波变换
栈式自编码器
降维
Keywords
Deep learning
Face recognition
The Second generation discrete curvelet transform
Stacked autoencoders
Dimension reduction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于Curv-SAE特征融合的人脸降维和识别方法
张志禹
刘思媛
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
4
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