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文檔簡介
1、人臉識別是計(jì)算機(jī)視覺中應(yīng)用最廣泛也是最重要的領(lǐng)域之一,在安防監(jiān)控,員工考勤,遠(yuǎn)程用戶身份驗(yàn)證,金融支付甚至娛樂社交等領(lǐng)域都已經(jīng)催生了相關(guān)應(yīng)用。人臉識別的研究已經(jīng)持續(xù)了數(shù)十年,從最早的特征臉?biāo)惴ǖ饺缃竦木矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,得益于硬件計(jì)算能力的提高,大數(shù)據(jù)的支持以及深度學(xué)習(xí)算法,以人臉識別為代表的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)再次走進(jìn)了人們的視野。盡管人臉識別的相關(guān)領(lǐng)域,比如不同表情和姿態(tài)下的人臉識別已經(jīng)取得了相當(dāng)不錯的進(jìn)展,年齡不變?nèi)四樧R別領(lǐng)域,或者說跨年
2、齡人臉識別領(lǐng)域,仍然是一個挑戰(zhàn)。如今跨年齡識別領(lǐng)域已經(jīng)變得越來越重要,并且有廣泛的應(yīng)用,比如尋找失蹤兒童,識別罪犯以及護(hù)照身份驗(yàn)證等。在這篇論文中,基于深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論與方法,提出一種新穎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,耦合自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來處理年齡不變?nèi)四樧R別問題。
本文主要的工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
1、采用深度學(xué)習(xí)中的自編碼器進(jìn)行建模。自編碼器是深度學(xué)習(xí)中無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具代表性的模型之一,可以從輸入(比如圖像)中學(xué)習(xí)隱含表達(dá)。
3、r> 2、觀察到年齡變化是一個非線性的,但是平滑的變換。同時,因?yàn)閱坞[層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有擬合任意復(fù)雜平滑函數(shù)的能力,因此本文采用兩個淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合這樣的復(fù)雜的非線性變換,一個擬合老化(aging)過程,一個擬合去老化(de-aging)過程。
3、結(jié)合以上兩點(diǎn),提出了耦合自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CAN),該網(wǎng)絡(luò)由兩個自編碼器被兩個單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相連而成。
4、基于CAN,一種非線性的隱因子分析算法被提出,可以將人臉表達(dá)分解
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