基于域自适应与多子空间的人脸识别研究

摘要

针对人脸识别中与目标域分布相同的训练数据不足的问题,提出了一种基于域自适应的泛化学习框架。构造多个子空间,将与待识别人脸类别不同的人脸数据集作为训练集,识别测试集中人脸图像。由于不同的子系统中的样本进行随机选择,投影到不同的特征空间,能够从相同的样本中获取到更多的判别信息,最后用结合策略获得最终的识别结果。将框架分别应用于单源域和多源域域自适应方法中,效果提升明显。

关键词

域自适应 / 泛化学习 / 结合策略 / 子空间学习

基金资助

国家自然科学基金(61662014); 广西中青年教师基础能力提升计划(2018KY0202); 桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2018YJCX44)