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文中提出基于深度特征决策融合的人脸识别方法。首先,设计卷积神经网络(CNN)对人脸图像进行多层次特征学习。紧接着,在CNN中的各个卷积层将所有的特征图进行联合,构造单一深度特征矢量。分类阶段,采用联合稀疏表示对构造的深度特征矢量进行表征,并根据总体重构误差判定待识别对象的人脸类别。在ORL和Yale-B数据集上开展实验并与现有几类人脸识别方法进行对比,结果验证了提出方法的有效性和稳健性。