基于卷积神经网络的人脸识别方法

被引：135

作者：

陈耀丹

王连明

机构：

[1] 东北师范大学物理学院

来源：

东北师大学报(自然科学版) | 2016年 / 48卷 / 02期

关键词：

人脸识别; 卷积神经网络; 图像处理; 人脸数据库;

D O I：

10.16163/j.cnki.22-1123/n.2016.02.016

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

研究并实现了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法.该网络由2个卷积层、2个池化层、1个全连接层和1个Softmax回归层组成,它能自动提取人脸特征并进行分类.网络通过批量梯度下降法训练特征提取器和分类器,各隐层应用"dropout"方法解决了过拟合问题.应用于ORL和AR人脸数据库的人脸识别率分别达到99.50%和99.62%,识别单张人脸的时间均小于0.05s,而且对光照差异、面部表情变化、有无遮挡物等干扰具有鲁棒性.

引用

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