深度与浅层特征融合人脸识别算法

"本文介绍了一种深度和浅层特征融合的人脸识别算法，旨在解决传统浅层特征判别性不足以及深度特征训练成本高的问题。该算法通过HOG和PCANet特征提取，随后进行判别性降维，再融合深浅特征并进一步提取判别特征，最终使用SVM进行分类。实验表明，这种方法在AR和Yale B数据库上取得了较高的识别率和对特征维数的鲁棒性。" 人脸识别技术是模式识别和机器学习领域的关键研究方向，它面临诸多挑战，如遮挡、光照、姿势变化等。传统的特征选择和提取方法，如PCA和其变种，虽然能降低数据复杂度，但往往缺乏判别力，不适合作为分类任务的特征。 在本文提出的算法中，首先采用了Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征，这是一种描述图像局部结构的有效方法，尤其在物体检测中表现出色。同时，结合PCA Network (PCANet) 特征，这是一种无监督的深度学习方法，能够从原始图像中自动学习到层次化的特征。通过降维处理，可以减少计算负担并保持关键信息。 接下来，深度和浅层特征进行融合，这种融合策略旨在结合两种特征的优点，既利用了深层特征的强大表征能力，又利用了浅层特征对局部细节的敏感性。然后，进一步提取具有判别性的特征，这有助于区分不同类别的人脸，从而提高识别精度。 最后，支持向量机（SVM）作为分类器被应用于融合后的特征，SVM以其强大的泛化能力和对小样本的处理能力而受到青睐。在AR和Yale B这两个标准人脸识别数据库上的实验验证了该算法的有效性，结果显示，与仅使用深度或浅层特征相比，融合特征的方法在识别率上有所提升，而且对特征维度的变化具有更好的适应性。 本文提出的深度和浅层特征融合算法为人脸识别提供了一个新的解决方案，它通过优化特征提取和融合过程，提高了识别系统的性能和稳定性。这一方法有望在实际应用场景中，尤其是在资源有限或训练数据不足的情况下，提升人脸识别系统的效能。