天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
为使通过卷积神经网络学习到的人脸识别特征更容易判别,在角度距离损失函数A-Softmax的基础上进行改进,将人脸属性融入到训练过程中,如性别、年龄和种族。使用属性驱动损失函数,利用属性邻近性对特征映射进行正则化,实验结果表明本方法学习到更多与属性相关的鉴别特征。本文改进算法在人脸验证数据集(包括LFW,CFP,AgeDB和 MegaFace)上均取得不错的效果,验证了该改进算法的有效性。
机器视觉 人脸识别 卷积神经网络 人脸属性 激光与光电子学进展
2019, 56(24): 241505