基于残差网络和度量学习的素描人脸识别.pdf

基于残差网络和度量学习的素描人脸识别 本文提出了一种基于深度残差网络和度量学习的素描人脸识别模型，旨在解决素描人脸识别中的类內模态差距大问题。该模型通过预先训练深度残差网络，学习人脸的一般特征，以解决素描人脸训练数据集过小容易过拟合的问题。然后，使用素描人脸数据集对模型进行微调，解决素描和照片特征的分布差异的问题。将度量学习模型与深度残差网络模型相结合，使模型在扩大异类样本距离的同时，进一步减少素描人脸的同类差异。 深度学习技术在人脸识别领域中的应用是非常广泛的，然而，基于残差网络的深度学习模型可以更好地学习人脸的特征，提高人脸识别的准确率。度量学习模型则可以减少素描人脸的同类差异，提高识别准确率。本文的研究结果表明，该模型可以有效提高素描人脸识别准确率，达到94.42%。 人脸识别技术在实际应用中具有很高的价值，特别是在刑侦领域。素描人脸识别是人脸识别领域的一个研究热点，旨在完成由不同传感器获得的人脸图像之间的匹配。基于特征的方法是解决素描人脸识别问题的一种常见方法，但这种方法主要依赖手工设计的特征，如尺度不变特征变换（SIFT）、局部二值模式（LBP）、多尺度局部二值模式（MLBP）和方向梯度直方图（histogram of oriented gradient）。然而，这些方法都有其局限性，无法解决素描人脸识别中的类內模态差距大问题。 本文的研究结果证明，基于残差网络和度量学习的素描人脸识别模型可以有效提高素描人脸识别准确率，解决素描人脸识别中的类內模态差距大问题。这项研究为实际应用提供了新的思路和方法，具有很高的应用价值。 知识点： 1. 残差网络在人脸识别领域中的应用：残差网络是一种深度学习模型，可以学习人脸的特征，提高人脸识别的准确率。 2. 度量学习在人脸识别领域中的应用：度量学习可以减少素描人脸的同类差异，提高识别准确率。 3. 素描人脸识别的挑战性：素描人脸识别是人脸识别领域的一个研究热点，旨在完成由不同传感器获得的人脸图像之间的匹配。 4. 基于特征的方法的局限性：基于特征的方法主要依赖手工设计的特征，如尺度不变特征变换（SIFT）、局部二值模式（LBP）、多尺度局部二值模式（MLBP）和方向梯度直方图（histogram of oriented gradient），但这些方法都有其局限性，无法解决素描人脸识别中的类內模态差距大问题。 5. 深度学习技术在人脸识别领域中的应用：深度学习技术可以学习人脸的特征，提高人脸识别的准确率。 本文的研究结果证明，基于残差网络和度量学习的素描人脸识别模型可以有效提高素描人脸识别准确率，解决素描人脸识别中的类內模态差距大问题。这项研究为实际应用提供了新的思路和方法，具有很高的应用价值。