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摘要
随着深度学习技术的发展,人脸识别在公开人脸数据集上取得了超越人类视觉的进步,具有直观简便、准确可靠、可扩展等优点,在智能视频安防领域受到了越来越多的关注。从实时监控视频人脸识别的研究角度出发,针对监控环境中收集大量样本困难的问题,提出了基于迁移学习的视频人脸特征表达学习网络框架,通过利用海量的网络人脸数据集预训练和视频监控环境下少量样本微调的方法,促进了视频人脸的特征判别能力的表达,证实了该迁移学习对于小样本人脸特征学习的有效性。
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单位国网湖北省电力公司荆州供电公司; 武汉大学
