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基于二度冗余网络的人脸识别

         
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在人脸识别的研究中,使用传统的深度学习方法需要大量的训练数据和很深层次的神经网络,为此,提出一种通过两个冗余的网络分支协同工作的神经网络设计.首先,该网络在输入层对图像数据随机进行多种仿射变换,模拟生成多组数据,用于扩大数据量;然后,通过一系列的卷积操作和两个相互独立的子网络分支,进行人脸特征预提取;最后,将这两个网络分支拼接到一起,再通过全连接生成最终需要的人脸特征向量.在训练阶段,需要注意先对两个独立的网络分支单独训练,使用softmax loss和triplet loss协同监督,当它们具有较好的收敛效果时再同时训练.通过实验,冗余网络相较于非冗余网络,在LFW公开库和在线实时测试中,识别率分别提升了1.46％和5.56％,ROC曲线的效果都得到了可观的提升.

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