51、基于自动编码器和迁移学习的内容检索与面部识别考勤及 COVID - 19 规范监测

基于自动编码器和迁移学习的内容检索与面部识别考勤及 COVID - 19 规范监测

基于自动编码器和迁移学习的内容检索

在处理高分辨率图像生成以及高维数据可视化等任务时，自动编码器和迁移学习方法展现出了显著的优势。

1. 自动编码器原理
   自动编码器能够将输入数据的规模缩小为更小的表示形式，并且可以从压缩数据中重构出原始数据。例如，CNN 自动编码器框架通过进行着色和潜在空间聚类来生成更高分辨率的图像。
2. 方法比较与数据处理
   为了在二维可视化中呈现高维数据的相似性关系，采用了 t - SNE 和自动编码器相结合的策略。自动编码器将数据压缩到 32 维的低维空间，而 t - SNE 则用于将压缩后的数据映射到二维平面。
3. 迁移学习方法
   利用预训练网络（如 VGG16、VGG19 和 ResNet152）生成图像嵌入。具体操作是移除这些网络的最后几层，然后对图像向量进行推理以生成扁平化嵌入。整个过程无需训练，只需加载预训练的权重。
4. 自动编码器训练
   在数据库图像上训练简单自动编码器和卷积自动编码器，目标是最小化重构损失。训练完成后，提取自动编码器的编码器部分，在推理过程中用于生成扁平化嵌入。

方法	特点
迁移学习（VGG16、VGG1