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基于VGGNet和多谱带循环网络的高光谱人脸识别系统
谢志华, 江鹏, 余新河, 张帅
计算机应用
2019, 39 (2):
388-391.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081788
为了提高光谱人脸数据表征人脸特征的有效性，提出一种基于VGGNet和多谱带循环训练的高光谱人脸识别方法。首先，在光谱人脸图像的预处理阶段，采用多任务卷积神经网络（MTCNN）进行高光谱人脸图像的精确定位，并利用混合通道的方式对高光谱人脸数据进行增强；然后，基于卷积神经网络（CNN）结构建立一个面向高光谱人脸识别的VGG12深度网络；最后，基于高光谱人脸数据的特点，引入多谱带循环训练方法训练建立的VGG12网络，完成最后的训练和识别。在公开的UWA-HSFD和PolyU-HSFD高光谱人脸数据集的实验结果表明，所提方法取得了比其他深度网络（如DeepID、DeepFace、VGGNet）更好的识别性能。
参考文献 |
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