本发明涉及一种人脸验证方法和系统，方法包括：利用主成分分析和线性判别分析对高维人脸特征数据分别进行预处理，其中包括设置主成分分析降维后的数据维度；建立判别式高阶玻尔兹曼机，设置隐含层的节点数；利用张量对角化的策略来减少该判别式高阶玻尔兹曼机的模型参数；把成对的人脸数据输入到判别式高阶玻尔兹曼机中，利用随机梯度下降算法来最大化关系类别的条件概率，从而迭代地优化该玻尔兹曼机的权重，从而得到最终的判别式高阶玻尔兹曼机；向判别式高阶玻尔兹曼机模型输入待验证的成对人脸数据，得到对应的验证结果数据。
本发明通过在无监督玻尔兹曼机模型中引入数据关系类别信息，使模型判别力增强，更适于具有精度要求的人脸验证。

王亮 谭铁牛 王威 黄岩

中国科学院自动化研究所

100190 北京市海淀区中关村东路95号

本发明涉及一种人脸验证方法和系统，方法包括：利用主成分分析和线性判别分析对高维人脸特征数据分别进行预处理，其中包括设置主成分分析降维后的数据维度；建立判别式高阶玻尔兹曼机，设置隐含层的节点数；利用张量对角化的策略来减少该判别式高阶玻尔兹曼机的模型参数；把成对的人脸数据输入到判别式高阶玻尔兹曼机中，利用随机梯度下降算法来最大化关系类别的条件概率，从而迭代地优化该玻尔兹曼机的权重，从而得到最终的判别式高阶玻尔兹曼机；向判别式高阶玻尔兹曼机模型输入待验证的成对人脸数据，得到对应的验证结果数据。
本发明通过在无监督玻尔兹曼机模型中引入数据关系类别信息，使模型判别力增强，更适于具有精度要求的人脸验证。