深度学习文献阅读笔记（6）

　　51、基于深度PCA的人脸识别（Face Recognition using Deep PCA）（英文，会议论文，2013年，EI检索）

　　这篇文章是典型的PCANet的前身，只不过相对于PCANet显得更为简化。基本思想是做了双层的PCA映射，并且在映射过程中进行了ZCA白化。其训练集的分类方法和对比实验思路以及对实验结果的描述值得借鉴。

 

　　52、深度人脸识别（Deep Face Recognition）（英文，会议。2015年，EI检索）

　　这篇文章主要在讲两个问题：一是如何制备大的人脸数据集 ；二是如何设计更深层的CNN。

 

　　53、基于PCANet的标注视频行人检测（Human fall detection in surveillance video based on PCANet）（英文，会议论文，2015年，EI检索）

　　PCANet与SVM相结合，在跌倒检测方面的应用，而且对实验结果的描述方式也值得借鉴。

 

　　54、基于全连接卷积神经网络的稀疏追踪（Visual Tracking with Fullu convolutional network）（英文，会议论文，2015年，EI检索）

　　将深度学习中卷积神经网络用于目标跟踪。文章有两个重要启发：一是在对层间特征进行融合时，有必要构建相应数量的对比实验，用以验证各层特征所具有的独特特性；二是用一种优化算法对特征map进行筛选，提高鲁棒性提高速度。

 

　　55、改进的BP神经网络人脸识别算法（Face Recognition Algorithm Based on Improved BP neural Network）（英文，会议，2015年，EI检索）

　　使用Gabor滤波器提取特征，用PCA 进行特征降维，通过混沌算法对传统的BP神经网络进行优化，主要针对人脸图像中的光照干扰进行实验。