%0 Journal Article %A 江鹏 %A 谢志华 %A 余新河 %A 张帅 %T 基于VGGNet和多谱带循环网络的高光谱人脸识别系统 %D 2019 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081788 %J 计算机应用 %P 388-391 %V 39 %N 2 %X 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。 %U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2018081788