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深度卷积神经网络的判别性人脸识别算法
被引量:
11
1
作者
任克强
胡慧
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期127-132,共6页
针对Softmax(柔性最大值)损失对特征只有可分性的不足,提出一种基于深度卷积神经网络的判别性人脸识别算法.该算法首先根据Softmax损失特征分布,在特征和权重向量间施加一个类内余弦相似性损失,使类内更加紧凑,类间尽可能分离;然后在Sof...
针对Softmax(柔性最大值)损失对特征只有可分性的不足,提出一种基于深度卷积神经网络的判别性人脸识别算法.该算法首先根据Softmax损失特征分布,在特征和权重向量间施加一个类内余弦相似性损失,使类内更加紧凑,类间尽可能分离;然后在Softmax损失基础上通过归一化特征来更好地模拟低质量人脸图像,并通过归一化权重来减轻类别不平衡,使与测试时的余弦相似性度量一致;最后联合归一化的Softmax损失和类内余弦相似性损失在预训练模型上进行微调.该算法在人脸识别基准测试集LFW(户外人脸标记)和YTF(You Tube人脸数据库)上分别取得了98.72%和93.38%的识别率,实验结果表明:在大规模人脸身份识别中,该算法提高了特征的判别性,增强了模型的泛化能力,能有效提高人脸识别率.
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关键词
人脸识别
深度卷积神经网络
Softmax
损失
类内余弦相似性损失
归一化
原文传递
题名
深度卷积神经网络的判别性人脸识别算法
被引量:
11
1
作者
任克强
胡慧
机构
江西理工大学信息工程学院
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期127-132,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61501210)
文摘
针对Softmax(柔性最大值)损失对特征只有可分性的不足,提出一种基于深度卷积神经网络的判别性人脸识别算法.该算法首先根据Softmax损失特征分布,在特征和权重向量间施加一个类内余弦相似性损失,使类内更加紧凑,类间尽可能分离;然后在Softmax损失基础上通过归一化特征来更好地模拟低质量人脸图像,并通过归一化权重来减轻类别不平衡,使与测试时的余弦相似性度量一致;最后联合归一化的Softmax损失和类内余弦相似性损失在预训练模型上进行微调.该算法在人脸识别基准测试集LFW(户外人脸标记)和YTF(You Tube人脸数据库)上分别取得了98.72%和93.38%的识别率,实验结果表明:在大规模人脸身份识别中,该算法提高了特征的判别性,增强了模型的泛化能力,能有效提高人脸识别率.
关键词
人脸识别
深度卷积神经网络
Softmax
损失
类内余弦相似性损失
归一化
Keywords
face recognition
deep convolutional neural network
Softmax loss
intra-class cosine similarity loss
normalization
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度卷积神经网络的判别性人脸识别算法
任克强
胡慧
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
11
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