【摘 要】
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深度学习模型可以获得更具有鉴别力的人脸特征，提高人脸识别性能．因此，文中结合深度学习思想，提出多层次深度网络融合特征提取模型．在深度子空间基础上，采用“卷积一池化”网络结构
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61071199);河北省自然科学基金项目(No.F2016203422)资助~~
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深度学习模型可以获得更具有鉴别力的人脸特征，提高人脸识别性能．因此，文中结合深度学习思想，提出多层次深度网络融合特征提取模型．在深度子空间基础上，采用“卷积一池化”网络结构，在降低特征维度的同时保留图像纹理信息，并且获得局部转换鲁棒性．同时，利用人脸标定算法获得人脸特征点，并以此划分人脸区域为5个局部人脸块．基于多层次分类策略，利用全局人脸训练全局网络，完成测试样本预分类．利用局部人脸块训练局部网络，在候选类别中完成最终分类．实验表明，结合局部特征与全局特征的模型可以取得较好的识别率，对光照、表情、姿态，
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