结合小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别

论文摘要

针对低分辨率人脸图像缺少有效信息而导致识别率较低的问题,提出一种结合哈尔小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别方法。首先,通过深层网络直接预测小波系数,经过小波逆变换得到高分辨率人脸图像,可以有效地重建高频信息;其次,在卷积神经网络中加入递归模块,在增加网络深度的同时减少参数冗余,提升模型的映射能力;最后,提出一种优化的重建与感知损失融合方法,将小波系数重建损失与感知损失进行加权融合,用以生成有利于识别的人脸图像。基于公开数据集,对图像重建质量与识别性能进行了对比。实验结果表明,即使在极低的分辨率条件下(8×8,16×16),仍然能够重建出更加锐利的人脸图像。在此基础上,其识别能力优于目前领先的超分辨率重建算法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 欧阳宁,王先傲,蔡晓东,林乐平

关键词: 哈尔小波,递归神经网络,人脸识别,融合损失,超分辨率重建

来源: 西安电子科技大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 桂林电子科技大学信息与通信学院

基金: 国家自然科学基金（61661017）,中国博士后科学基金（2016M602923XB）,认知无线电与信息处理重点实验室基金（CRKL160104,CRKL150103,2011KF11）,桂林科技开发项目（20150103-6）,2018年新疆维吾尔自治区重点研发计划（2018B03022-1,2018B03022-2）,广西自然科学基金（2017GXNSFBA198212,2014GXNSFDA118035,2016GXNSFAA38014）,桂林电子科技大学研究生教育创新计划（2016YJCXB02）,广西科技创新能力与条件建设计划（桂科能1598025-21）

分类号: TP391.41;TP183

DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.014

页码: 95-101+111

总页数: 8

文件大小: 924K

下载量: 392

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标签：哈尔小波论文;  递归神经网络论文;  人脸识别论文;  融合损失论文;  超分辨率重建论文;