【摘 要】
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针对传统人工设计特征鲁棒性差、检索计算复杂等缺点,提出以深度特征表示人脸图像并采取由粗到细的人脸图像检索方法。首先,使用拥有近四百万张人脸图片的数据库训练卷积神经
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院,南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672292);江苏省“六大人才高峰”高层次人才培养计划(DZXX-037)
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针对传统人工设计特征鲁棒性差、检索计算复杂等缺点,提出以深度特征表示人脸图像并采取由粗到细的人脸图像检索方法。首先,使用拥有近四百万张人脸图片的数据库训练卷积神经网络得到人脸特征提取模型;然后进行人脸特征提取、存储和聚类分析;最后,采用由粗到细地检索方式进行人脸检索。在LFW数据库上进行验证,基于深度学习的人脸特征的人脸检索准确率为99.1%,人脸检索时间约0.5s.实验结果表明,基于深度学习的人脸特征鲁棒性强、检索计算复杂度低。由粗到细的检索方法效率高,结果准确率高。
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