稀疏特征重用的人脸特征提取网络

来源：信号处理杂志 2021年第7期北京时间：

作者：胡超, 李春国, 杨绿溪

摘要：为了提高人脸特征提取网络的性能,进而提高人脸识别算法的准确率,本文对基于卷积神经网络的人脸特征提取网络进行研究,提出了SFRNet (Sparse Feature Reuse Network)。首先,基于稀疏特征重用、混合特征融合、中心-高斯池化三个创新点,给出了SFRNet的网络结构。然后,在图像分类数据集ImageNet和人脸识别数据集LFW (Labeled Faces in the Wild)、MegaFace上进行实验,分别验证了SFRNet在一般场景和人脸识别这一特定场景下的特征提取能力。实验表明本文所设计的SFRNet不仅计算量和参数量小,还能有效提取到人脸特征并且在一般场景中也有较强的泛化能力。

关键词：特征提取, 人脸识别, 卷积神经网络, 特征重用