典型文献
基于深度学习的有遮挡人脸识别方法研究
文献摘要：
针对传统CNN在有遮挡人脸识别中计算量大的问题,文中以L1-2DPCA为基础,提出了一种用于人脸识别的新型PCANet深度学习网络.该网络以L1-2DPCA学习多个卷积层的滤波器,在卷积层之后,通过二进制散列和逐块直方图进行池化.文中以CNN、PCANet、2DPCANet和L1-PCANet作为比较,在AR和RMFD人脸数据集上测试了文中所提出的网络.结果表明,在所有测试中,文中提出的深度学习网络的识别性能优于其他网络.由于采用L1范数,文中所提出的深度学习网络对异常值和训练图像的变化具有较强的鲁棒性.
文献关键词：
人脸识别;遮挡;深度学习;L1-2DPCA;二维主成分分析;L1范数;卷积神经网络;鲁棒性
中图分类号：
作者姓名：
程晓雅;张雷
作者机构：
运城学院 数学与信息技术学院,山西 运城044000
文献出处：
引用格式：
[1]程晓雅;张雷-.基于深度学习的有遮挡人脸识别方法研究)[J].电子科技,2022(01):35-39
A类：
2DPCANet,RMFD
B类：
遮挡,人脸识别,中计,计算量,L1,深度学习网络,卷积层,滤波器,二进制,直方图,池化,人脸数据集,识别性,范数,异常值,训练图像,二维主成分分析
AB值：
0.222614
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