Adaptive Deep Supervised Autoencoder Based Image Reconstruction for Face Recognition
المؤلفون المشاركون
Huang, Rongbing
Liu, Chang
Li, Guoqi
Zhou, Jiliu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Based on a special type of denoising autoencoder (DAE) and image reconstruction, we present a novel supervised deep learning framework for face recognition (FR).
Unlike existing deep autoencoder which is unsupervised face recognition method, the proposed method takes class label information from training samples into account in the deep learning procedure and can automatically discover the underlying nonlinear manifold structures.
Specifically, we define an Adaptive Deep Supervised Network Template (ADSNT) with the supervised autoencoder which is trained to extract characteristic features from corrupted/clean facial images and reconstruct the corresponding similar facial images.
The reconstruction is realized by a so-called “bottleneck” neural network that learns to map face images into a low-dimensional vector and reconstruct the respective corresponding face images from the mapping vectors.
Having trained the ADSNT, a new face image can then be recognized by comparing its reconstruction image with individual gallery images, respectively.
Extensive experiments on three databases including AR, PubFig, and Extended Yale B demonstrate that the proposed method can significantly improve the accuracy of face recognition under enormous illumination, pose change, and a fraction of occlusion.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Rongbing& Liu, Chang& Li, Guoqi& Zhou, Jiliu. 2016. Adaptive Deep Supervised Autoencoder Based Image Reconstruction for Face Recognition. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112493
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Rongbing…[et al.]. Adaptive Deep Supervised Autoencoder Based Image Reconstruction for Face Recognition. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112493
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Rongbing& Liu, Chang& Li, Guoqi& Zhou, Jiliu. Adaptive Deep Supervised Autoencoder Based Image Reconstruction for Face Recognition. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112493
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1112493
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر