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张番栋

作品数：1 被引量：31H指数：1
供职机构：北京大学信息科学技术学院机器感知与智能教育部重点实验室更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇人脸识别方法
  • 1篇生物特征
  • 1篇生物特征识别
  • 1篇识别方法
  • 1篇子空间
  • 1篇小样本

机构

  • 1篇北京大学

作者

  • 1篇封举富
  • 1篇马晓
  • 1篇张番栋

传媒

  • 1篇智能系统学报

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法被引量：31
2016年
本文针对传统的基于稀疏表示的人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。
马晓张番栋封举富
关键词：生物特征识别子空间小样本人脸识别
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