【摘 要】
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为了克服欧式距离的度量方法在人脸特征表达上的不足，提出了一种基于KL距离的卷积神经网络人脸特征提取模型。通过卷积神经网络将输入样本转换为一个概率分布，利用KL距离度量不
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11671125,71371065)
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为了克服欧式距离的度量方法在人脸特征表达上的不足，提出了一种基于KL距离的卷积神经网络人脸特征提取模型。通过卷积神经网络将输入样本转换为一个概率分布，利用KL距离度量不同样本之间概率分布的差异，并定义了一个代价函数对此距离进行优化，最后使用反向传播算法修改卷积神经网络的参数，使网络对人脸特征有更强的区分能力。将提取的特征向量通过神经网络分类器进行人脸验证，在YouTube等人脸库上进行了测试。试验结果表明，该方法不仅能提高正确率，而且还具有更好的泛化性能。
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