基于卷积神经网络的人脸识别的研究

被引：10

作者：

赵显达

黄欢

机构：

[1] 昆明理工大学信息工程与自动化学院

来源：

信息技术 | 2018年 / 09期

关键词：

卷积神经网络; 人脸识别; 多列深度卷积神经网络;

D O I：

10.13274/j.cnki.hdzj.2018.09.004

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

人脸识别对于目前许多领域都有重要的作用。深度卷积神经网络模型则是一个有效的神经网络模型,是在训练样本上进行训练,通过训练进行学习,最后获得不错的分类准确率。这个方法的网络结构的设计对效果有影响,文中研究重点在于构建一个网络模型结构使人脸识别最后结果良好。

引用

页码：15 / 19+23 +23

页数：6

共 7 条

[1]

人脸识别中图像特征提取与匹配技术研究.[D].汤德俊.大连海事大学.2013, 05

[2] Biometric identification [J].

Jain, A ;

Hong, L ;

Pankanti, S .

COMMUNICATIONS OF THE ACM, 2000, 43 (02) :90-98

[3]

基于SDCNN的人脸识别研究.[D].王璟尧.浙江大学.2015, 05

[4]

深度学习:推进人工智能的梦想.[J].余凯;贾磊;陈雨强;.程序员.2013, 06

[5] 深度学习研究综述 [J].

孙志军 ;

薛磊 ;

许阳明 ;

王正 .

计算机应用研究, 2012, 29 (08) :2806-2810

[6] 生物特征识别综述 [J].

田启川 ;

张润生 .

计算机应用研究, 2009, 26 (12) :4401-4406+4410

[7] 基于特征融合和模糊核判别分析的面部表情识别方法 [J].

周晓彦 ;

郑文明 ;

邹采荣 ;

赵力 .

中国图象图形学报, 2009, (08) :1615-1620

← 1 →