《表1 可见光人脸数据集表》

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《基于轻量网络的近红外光和可见光融合的异质人脸识别》

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本文实验中主要使用vggface2和MS-Celeb-1M数据集[11，12]作为网络的预训练集．vggface2包含3百多万图片，9131个类别，平均每个类别有360张图片，这个数据集覆盖大范围的姿态、年龄和种族，用于训练身份识别不同姿态、年龄有很好的鲁棒性．MS-Celeb-1M包含1千多万张图，10万个类别，平均每个类别有100张图片，这是目前类别数量最大的数据集．通过这两个数据集，可以充分的发挥深度神经网络的优势．拟合到比较合适权重模型，也为后面的迁移学习提供了良好的基础．表1为目前常用可见光人脸数据集．