【摘 要】
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针对现有的一些人脸识别系统对于真伪人脸识别率不高,且样本数据数量不充足的问题,本文提出采用生成对抗网络(GAN)生成带有数据类标签的数据样本,本文称为对抗样本,将生成的
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针对现有的一些人脸识别系统对于真伪人脸识别率不高,且样本数据数量不充足的问题,本文提出采用生成对抗网络(GAN)生成带有数据类标签的数据样本,本文称为对抗样本,将生成的数据样本应用。并将生成对抗网络作为特征分类器,从卷积层中提取特征,将特征输入到支持向量机(SVM)中进行分类,改进了分类准确率,从而验证基于GAN非监督分类的优越性。同时采用生成对抗网络中具有判别能力,即相当于二分类器的判别模型进行分类,进一步提高准确率。
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