基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法.pdf

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1、第１１卷第３期智能系统学报Ｖｏｌ．１１№．３２０１６年６月ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓＪｕｎ．２０１６ＤＯＩ：１０．１１９９２／ｔｉｓ．２０１６０３０网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１５３８．ＴＰ．２０１６０５１３．０９１９．０１２．ｈｔｍｌ基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法１，２１，２１，２马晓，张番栋，封举富（１．北京大学信息科学技术学院，北京１００８７１；２．北京大学机器感知与智能教育部重点实验室，北京１００８７１）摘要：本文针对传统的基于稀疏表示的人

2、脸识别方法在小样本情况下对类内变化鲁棒性不强的问题，从特征的层面入手，提出了基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法。本方法首先利用深度卷积神经网络提取对类内变化不敏感的人脸特征，然后通过稀疏表示对所得人脸特征进行表达分类。本文通过实验，说明了深度学习得到的特征也具有一定的子空间特性，符合基于稀疏表示的人脸识别方法对于子空间的假设条件。实验证明，基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法具有较好的识别准确度，对类内变化具有很好的鲁棒性，特别在小样本问题中具有尤为突出的优势。关键词：机器学习；生物特征识别；深度学习；特征学习；子空间；小样本；稀疏表示；人脸识别中

3、图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ文章编号：１６７３⁃４７８５（２０１６）０３⁃０２７９⁃０８中文引用格式：马晓，张番栋，封举富．基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法［Ｊ］．智能系统学报，２０１６，１１（３）：２７９⁃２８６．英文引用格式：ＭＡｘｉａｏ，ＺＨＡＮＧｆａｎｄｏｎｇ，ＦＥＮＧＪｕｆｕ．Ｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｖｉａｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓｂａｓｅｄｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＣＡＡＩｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍｓ，２０１６，１１（３）：２７９⁃２８６．

4、Ｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｖｉａｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓｂａｓｅｄｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ１，２１，２１，２ＭＡＸｉａｏ，ＺＨＡＮＧＦａｎｄｏｎｇ，ＦＥＮＧＪｕｆｕ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７１，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭａｃｈｉｎｅＰｅｒｃｅｐｔｉｏｎ（ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，

5、ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｎｏｔｑｕｉｔｅｒｏｂｕｓｔｔｏｉｎｔｒａ⁃ｃｌａｓｓｖａｒｉａｔｉｏｎｓ，ａｎｏｖｅｌＳｐａｒｓｅＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｖｉａＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇＦｅａｔｕｒｅｓｂａｓｅｄＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ＳＲＤＬＦＣ）ｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｅｍｐｌｏ

6、ｙｉｎｇａｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｅｘｔｒａｃｔｆａｃｉａｌｆｅａ⁃ｔｕｒｅｓａｎｄａｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｆｒａｍｅｗｏｒｋｔｏｍａｋｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒａｌｓｏｖｅｒ⁃ｉｆｉｅｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｄｏｓａｔｉｓｆｙｔｈｅｌｉｎｅａｒｓｕｂｓｐａｃｅａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ．ＴｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄＳＲＤＬＦＣｐｒｏｖｅｓｔｏｂｅｑｕｉｔｅｅｆｆｅ

7、ｃｔｉｖｅａｎｄｂｅｒｏｂｕｓｔｔｏｉｎｔｒａ⁃ｃｌａｓｓｖａｒｉａｔｉｏｎｓｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｆｏｒｕｎｄｅｒ⁃ｓａｍｐｌｅｄｆａｃｅｒｅｃｏｇ⁃ｎｉｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ；ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ；ｆｅａｔｕｒｅｌｅａｒｎｉｎｇ；ｓｕｂｓｐａｃｅ；ｕｎｄｅｒ⁃ｓａｍｐｌｅｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ；ｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ人脸识别是作为一项重要的生物识别技术，在是在不可控的自然环境下进行的，人脸样本常常含公安刑侦、

8、企业管理、自助服务及互联网金融方面都有诸如光照、姿态