深度学习与特征融合提升人脸识别准确率

本文档深入探讨了"基于深度学习与特征融合的人脸识别算法"这一主题。随着深度学习在人脸识别领域的广泛应用，卷积神经网络(CNN)因其出色的性能而备受关注，但CNN在提取人脸特征时往往忽视了局部结构信息。论文针对这一问题，提出了一个创新的方法，结合局部二值模式(LBP)和原始图像信息，通过深度学习与特征融合的方式，提升了人脸识别的精确度。 具体而言，作者构建了一种名为SDFVGG的网络架构，它是对经典的VGG网络进行了深度和浅层特征融合的改进版本。SDFVGG网络旨在捕捉更丰富的特征表示，增强了人脸识别模型的表征能力。通过将LBP图像特征与原图信息结合作为输入，该算法能够在保持深度学习优势的同时，弥补了传统方法对局部细节的忽视。 在CAS-PEAL-R1人脸识别数据库的实验中，结果显示，这种方法显著提高了人脸识别的准确性，达到了98.58%，明显优于传统的算法和常规的卷积神经网络。这证明了特征融合策略的有效性，特别是在处理人脸这种具有复杂结构和丰富细节的生物特征识别任务时。 本文的关键技术包括特征提取、特征融合、卷积神经网络（CNN）、SDFVGG网络以及局部二值模式（LBP）。研究者们不仅展示了深度学习在人脸识别领域的潜力，还为提升该领域算法性能提供了新的思路和实践方法，对人脸识别技术的发展具有重要意义。