变换域高斯向量嵌入融合深度特征人脸识别

来源：计算机应用与软件杂志2025年第11期北京时间：

作者：李朝荣, 杨鹏, 凌旭东

摘要：针对现有模型在识别细节信息方面的不足，提出Gabor小波变换域高斯模型向量嵌入(GGVE)人脸识别方法。该方法在Gabor变换域建立多变量高斯模型，用对数欧氏向量嵌入方法将高斯模型转换到线性空间，并利用欧氏距离进行快速计算模型的相似度。与现有的手工描述子相比，GGVE能够在复杂环境下更有效地提取出稳健的面部细节特征。为了弥补深度网络信息丢失问题，提出多特征输出的ResNet50网络模型(ResNet50MF)，并结合GGVE特征进行人脸识别。实验表明，将GGVE特征和ResNet50MF高层特征进行融合能够显著提升识别准确率，可以应用于复杂环境下的人脸识别。

关键词：人脸细节特征, 高斯嵌入, Gabor小波, 深度网络模型