| 深度卷积神经网络的判别性人脸识别算法 |
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| 引用本文： | 任克强,胡慧.深度卷积神经网络的判别性人脸识别算法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2019,47(10):127-132. |
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| 作者姓名： | 任克强 胡慧 |
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| 作者单位： | 江西理工大学信息工程学院,江西赣州,341000;江西理工大学信息工程学院,江西赣州,341000 |
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| 摘 要： | 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 |
Discriminative face recognition algorithm based on deep convolutional neural network |
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