深度信念网络的二代身份证异构人脸核实算法

摘要：

二代身份证人脸核实问题是指判断二代身份证人像和身份证使用者当前头像是否为同一人。具体来说，即将二代身份证模糊人像和实际在光照、背景等因素不可控环境下拍摄的若干张二代证使用者的视频人像作匹配，判断是否为同一个人。由于低分辨率模糊图像和清晰视频图像属于2种不同的图像模态，因此该问题属于异构人脸识别问题。考虑到跨模态人脸图像的差异，传统的特征抽取方法很难抽取判别性特征来描述不同模态图像，使得传统方法难以达到精准辨别。针对这个问题，提出了一种新的基于深度学习的解决方法，其基本思想是通过深度信念网络（ DBN）的非监督贪心逐层训练来提取人脸图像的高层特征，结合传统的图像预处理和相似性度量技术，达到人脸核实的目的。通过在256人的真实二代证数据集上和传统特征降维方法PCA、LDA进行比较，证实了所提出方法在准确率上相比PCA有约12％的提升，相比LDA有约8％的提升。实验同时表明，针对数据量增大的情况，基于深度学习的解决方法要优于传统的人脸识别方法。

关键词：人脸核实、多模态、深度学习、深度信念网络

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61035003，61175042．

在线出版日期：2015-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：193-200