基于卷积神经网络的人脸识别方法

• 作者: 王连明 陈耀丹
• 来源期刊: 东北师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 卷积神经网络 图像处理 人脸数据库
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 70-76
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4533字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16163/j.cnki.22-1123/n.2016.02.016

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％0,识别单张人脸的时间均小于0.05 s,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王连明	东北师范大学物理学院	46	372	9.0	18.0
2	陈耀丹	东北师范大学物理学院	1	82	1.0	1.0