二进制特征与联合层叠结构的人脸识别研究

针对人脸识别阶段计算时间长的问题,提出一种基于二进制特征与联合层叠结构的人脸识别方法。在卷积神经网络中构建哈希层,将哈希层得到的编码作为分类器输入,同时加入Softmax分类损失函数和哈希损失函数作为优化目标之一;在学习特征表示的同时,学习它对应的哈希函数,使得提取到的特征从浮点型转换为二进制的特征,并使哈希函数满足独立性和量化误差最小的约束;针对哈希算法精度轻微下降的问题,通过联合级联结构将深度特征变换与深度二进制人脸哈希相结合,通过多种特征与多种度量的多次选择,最终匹配出最佳的目标作为结果。经实验验证,该算法在保证识别率的情况下,能缩短计算时间。