孪生网络模型在多人种人脸认证中的性能研究

作     者：赵淑欢 葛佳琦 刘文 刘帅奇 ZHAO Shu-huan;GE Jia-qi;LIU Wen;LIU Shuai-qi

作者机构：河北大学电子信息工程学院河北保定071002 河北省机器视觉技术创新中心河北保定071000 

基　　金：国家自然科学基金项目(61572063,61401308)资助 河北省自然科学基金项目(F2019201151,F2018210148,F2020201025)资助 河北省高等学校科学技术研究项目(QN2016085,QN2017306,BJ2020030)资助 河北大学校长基金项目(XZJJ201909)资助 河北大学高层次人才科研启动经费项目(2014-303,8012605)资助 河北大学高性能计算平台支持 河北省创新技术中心开放课题项目(2018HBMV01,2018HBMV02)资助 广东省数字信号与图象处理技术重点实验室开放基金项目(2020GDDSIPL-04)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2022年第43卷第2期

页      码：362-366页

摘      要：深度学习网络在模式识别领域性能优异,但需要大量有标注样本对网络进行训练,而对于人脸认证情况下训练样本有限,且已有网络模型在不同人种间的性能差异大,往往会导致人脸认证失效.针对以上问题,本文首先在几种预训练深度网模型上构造孪生网络,并设计相似度度量网络;其次,选用多人种的人脸数据库(Racial Faces in-the-Wild,RFW)中不同人种构造正负样本对作为训练集,扩展数据分布,提高模型泛化能力,且在训练过程中采用循环训策略练提高模型的稳定性;最后,在测试集上采用ROC曲线及AUC值对不同模型性能进行评估,测试集与训练集样本无身份交叉,根据实验结果得出结论:VGG16作为主干网络的孪生网络模型更适合多人种人脸认证问题,PCANet提取的特征对African地区的人脸认证更有效.

主 题 词：多人种人脸认证 孪生网络 预训练网络 VGG16 PCANet 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2020-0900

馆 藏 号：203107218...