基于深度學(xué)習(xí)的年齡不變?nèi)四樧R(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺中應(yīng)用最廣泛也是最重要的領(lǐng)域之一，在安防監(jiān)控，員工考勤，遠(yuǎn)程用戶身份驗(yàn)證，金融支付甚至娛樂社交等領(lǐng)域都已經(jīng)催生了相關(guān)應(yīng)用。人臉識(shí)別的研究已經(jīng)持續(xù)了數(shù)十年，從最早的特征臉?biāo)惴ǖ饺缃竦木矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，得益于硬件計(jì)算能力的提高，大數(shù)據(jù)的支持以及深度學(xué)習(xí)算法，以人臉識(shí)別為代表的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)再次走進(jìn)了人們的視野。盡管人臉識(shí)別的相關(guān)領(lǐng)域，比如不同表情和姿態(tài)下的人臉識(shí)別已經(jīng)取得了相當(dāng)不錯(cuò)的進(jìn)展，年齡不變?nèi)四樧R(shí)別領(lǐng)域，或者說跨年

2、齡人臉識(shí)別領(lǐng)域，仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。如今跨年齡識(shí)別領(lǐng)域已經(jīng)變得越來越重要，并且有廣泛的應(yīng)用，比如尋找失蹤兒童，識(shí)別罪犯以及護(hù)照身份驗(yàn)證等。在這篇論文中，基于深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論與方法，提出一種新穎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，耦合自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來處理年齡不變?nèi)四樧R(shí)別問題。
　　本文主要的工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　1、采用深度學(xué)習(xí)中的自編碼器進(jìn)行建模。自編碼器是深度學(xué)習(xí)中無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具代表性的模型之一，可以從輸入（比如圖像）中學(xué)習(xí)隱含表達(dá)。

3、r>　　2、觀察到年齡變化是一個(gè)非線性的，但是平滑的變換。同時(shí)，因?yàn)閱坞[層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有擬合任意復(fù)雜平滑函數(shù)的能力，因此本文采用兩個(gè)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合這樣的復(fù)雜的非線性變換，一個(gè)擬合老化（aging）過程，一個(gè)擬合去老化（de-aging）過程。
　　3、結(jié)合以上兩點(diǎn)，提出了耦合自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CAN），該網(wǎng)絡(luò)由兩個(gè)自編碼器被兩個(gè)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相連而成。
　　4、基于CAN，一種非線性的隱因子分析算法被提出，可以將人臉表達(dá)分解