一种基于互斥正则化技术的人脸识别方法

摘要

一种基于互斥正则化技术的人脸识别方法，属于图像处理技术领域，该方法首先将进行筛选和校准后的人脸图像数据集导入模型；利用残差神经网络对输入的图像数据进行特征提取得到特征向量；利用特征向量和分类参数矩阵来计算分类概率得出识别向量；使用A‑Softmax损失函数计算识别向量与标注之间的损失差异并将其作为梯度进行反向传播来更新特征提取网络中的参数；计算互斥正则项关于分类参数矩阵的偏导数并利用该偏导数更新分类参数矩阵。本发明同时考虑了类內紧凑性和类间可分性，对开放环境下人脸识别模型的应用更具有实际意义，该方法能够同时实现人脸识别任务下类內数据的密集聚簇和类间数据的离散分布，比以往方法更具实用性和普适性。