基于VGGNet和多谱带循环网络的高光谱人脸识别系统

作者：谢志华^*; 江鹏; 余新河; 张帅

来源：计算机应用, 2019, 39(02): 388-391.

• 高光谱人脸识别
• 卷积神经网络
• VGGNet
• 多谱带循环训练
• 深度神经网络

为了提高光谱人脸数据表征人脸特征的有效性,提出一种基于VGGNet和多谱带循环训练的高光谱人脸识别方法。首先,在光谱人脸图像的预处理阶段,采用多任务卷积神经网络(MTCNN)进行高光谱人脸图像的精确定位,并利用混合通道的方式对高光谱人脸数据进行增强;然后,基于卷积神经网络(CNN)结构建立一个面向高光谱人脸识别的VGG12深度网络;最后,基于高光谱人脸数据的特点,引入多谱带循环训练方法训练建立的VGG12网络,完成最后的训练和识别。在公开的UWA-HSFD和Poly U-HSFD高光谱人脸数据集的实验结果表明,所提方法取得了比其他深度网络(如Deep ID、Deep Face、VGGNet)更好的识别性能。

• 单位
  江西科技师范大学; 江西省光电子与通信重点实验室