一种基于卷积神经网络特征的跨质量人脸识别方法

摘要

本发明提出了一种基于卷积神经网络特征的跨质量人脸识别方法，该方法首先获取高质量训练样本图像、低质量测试样本图像、高低质量训练字典样本图像各个特征点的图像块；其次设计一深度卷积神经网络，对于每个特征点图像块，通过神经网络的学习得到一个特征向量；再次对测试图像块的特征向量和训练图像块的特征向量进行线性表示；然后对低质量测试图像块的特征表示和高分辨率训练图像块的特征表示进行相似性度量，并输出每一个测试图像块的类别；最后对于一张人脸图像分为S个人脸关键点的图像块集合，对每一个关键点位置的图像块分类结果进行投票，将图像分给获取票数最多的那一个类，输出最终低质量测试图像的类别。