【摘 要】
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为解决人脸被部分遮挡也能完成身份验证的问题,提出一种基于深度神经网络的有遮挡身份验证方法。对人脸图像进行检测分块,将VGGNet-16三个全连接改为一个全连接,将其最后两个最大池化层改为平均池化层,用来提取人脸块的特征;并在PCANet的基础上添加并行模块,不仅提高网络提取特征能力,而且改善了PCANet对遮挡人脸特征丢失造成判别精度不够的缺点。研究结果表明,基于深度神经网络的有遮挡人脸平均识别精
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61702293,41506198)资助。
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为解决人脸被部分遮挡也能完成身份验证的问题,提出一种基于深度神经网络的有遮挡身份验证方法。对人脸图像进行检测分块,将VGGNet-16三个全连接改为一个全连接,将其最后两个最大池化层改为平均池化层,用来提取人脸块的特征;并在PCANet的基础上添加并行模块,不仅提高网络提取特征能力,而且改善了PCANet对遮挡人脸特征丢失造成判别精度不够的缺点。研究结果表明,基于深度神经网络的有遮挡人脸平均识别精度达到96.62%。
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