文献类型：期刊文章

作　　者：章东平[1] 陈思瑶[1] 李建超[1] 周志洪[2] 孙水发[3]

ZHANG Dongping;CHEN Siyao;LI Jianchao;ZHOU Zhihong;SUN Shuifa(Key Laboratory of Electromagnetic Wave Information Technology and Metrology of Zhejiang Province,College of Information,China Jiliang University,Hangzhou 310018,China;Shanghai Key Laboratory of Integrated Administration Technologies for Information Security,Shanghai 200000,China;College of Computer and Information Technology,China Three Gorges University,Yichang Hubei 443002,China)

机构地区：[1]中国计量大学信息工程学院,浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室,杭州310018 [2]上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室,上海200000 [3]三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002

出　　处：《传感技术学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61871258);上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室开放课题项目

年　　份：2019

卷　　号：32

期　　号：12

起止页码：1830-1835

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了实现监控场景下的人脸识别,采集了监控视频中500个人每人2张人脸图像构成SVF(Surveillance Video Faces)测试集,包括500个正样本对,499000个负样本对。提出一种改进型加性余弦间隔损失函数,对加性余弦间隔损失函数进行改进,通过在特征与目标权重夹角的余弦值减去一个值,在特征与非目标权重夹角的余弦值加一个值,该值为0~1之间的数,通过实验选取最佳值,达到减小类内距离,拉大类间距离的目的。实验结果表明,与Softmax损失函数、乘性角度间隔损失函数及加性余弦间隔损失函数训练的人脸识别模型相比,该方法在监控场景测试集人脸识别准确率最高,为99.1%。

关 键 词：人脸识别 损失函数 监控  网络结构

分 类 号：TP301.6]