技术总结
本发明公开了一种基于多任务卷积神经网络的网纹人脸图像识别方法及装置。该方法包括：收集网纹人脸图像和对应的清晰人脸图像对，然后利用多任务卷积神经网络，分别设计基于回归和分类的目标函数，训练一个人脸去网纹模型，最后将网纹人脸图像输入到训练好的去网纹模型中，得到去网纹的人脸图像，从而进行后续的人脸识别任务。本发明采用了多任务学习的框架，将由网纹图像恢复清晰图像的任务表达成两个互为辅助的目标函数，并利用卷积神经网络学习其中涉及到的复杂非线性变换。发明所采用的方法不仅有效提高了模型训练时的收敛速度，并能明显提升图像恢复的效果以及泛化能力，大幅度提高了网纹人脸图像的识别准确率。
技术研发人员：赫然;孙哲南;谭铁牛;张树;
受保护的技术使用者：中国科学院自动化研究所;
技术研发日：2016.03.22
技术公布日：2016.07.13