【摘 要】
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目的 高光谱人脸数据具有丰富的鉴别信息.最优谱带选择和谱内间特征表示是高光谱人脸识别的关键.基于高光谱波段范围为400～1090 nm和采样间隔为10 nm的高光谱成像人脸数据,本文提出一种分块谱带选择和VGG(Visual Geometry Group)网络的高光谱人脸识别方法.方法 为了优化适合人脸识别的谱带组合,基于人脸关键点,提出分块局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征的AdaBoost支持向量机(support vector ma-chine,SVM)谱带选择方法
【机 构】
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江西科技师范大学光电子与通信重点实验室,南昌 330031
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目的 高光谱人脸数据具有丰富的鉴别信息.最优谱带选择和谱内间特征表示是高光谱人脸识别的关键.基于高光谱波段范围为400～1090 nm和采样间隔为10 nm的高光谱成像人脸数据,本文提出一种分块谱带选择和VGG(Visual Geometry Group)网络的高光谱人脸识别方法.方法 为了优化适合人脸识别的谱带组合,基于人脸关键点,提出分块局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征的AdaBoost支持向量机(support vector ma-chine,SVM)谱带选择方法.基于卷积神经网络结构建立一个面向高光谱人脸特点的深度网络(VGG12),提取谱带内特征.融合不同谱带的深度特征,利用三层堆栈自编码器(stack auto-encoder,SAE)抽取谱间特征.对提取的谱间和谱内特征,采用最近邻分类器完成最后的识别.结果 为了验证提出方法的有效性,在公开的高光谱人脸数据集UWA-HSFD(University of Western Australia hyperspectral face database)和PolyU-HSFD(Hong Kong Polytechnic University hyperspectral face database)上进行对比试验.结果 显示,基于分块LBP特征的谱带选择算法优于传统基于整幅图像像素的方法,提出的VGG12网络相比已有深度学习网络,仅保留少量(6～8个)谱带,在两个数据集上都取得了最高的识别率(96.8％和97.2％),表明传统可见光人脸深度网络并不适合高光谱人脸识别.结论 实验结果表明,高光谱数据用于人脸识别中,谱带选择与深度学习结合是有效的,本文方法联合有监督深度网络(VGG12)和无监督学习网络(SAE)挖掘谱内和谱间鉴别特征,在降低深度网络训练复杂度的同时取得了较其他深度网络更好的识别性能.
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目的 通道注意力机制在图像超分辨率中已经得到了广泛应用,但是当前多数算法只能在通道层面选择感兴趣的特征图而忽略了空间层面的信息,使得特征图中局部空间层面上的信息不能合理利用.针对此问题,提出了区域级通道注意力下的图像超分辨率算法.方法 设计了非局部残差密集网络作为网络的主体结构,包括非局部模块和残差密集注意力模块.非局部模块提取非局部相似信息并传到后续网络中,残差密集注意力模块在残差密集块结构的基础上添加了区域级通道注意力机制,可以给不同空间区域上的通道分配不同的注意力,使空间上的信息也能得到充分利用.同
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