基于卷积神经网络的人脸识别研究

• 作者: 解骏 陈玮
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 卷积神经网络 UbuntuCaffe MATLAB
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 25-27
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 2458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172221

摘要

传统的人脸识别多采用浅层结构提取人脸特征,这类方法提取人脸图像能力有限,效果相对较差.针对上述缺陷,提出基于卷积神经网络的高效识别人脸方法.该方法所设计的模型,结合了VGGNet模型的层次结构优势并融合跨层次结构的上采样特征,大大提高了人脸识别的准确性及识别精度.该模型在Caffe下训练出样本集后在MATLAB上得到了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈玮	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	55	341	10.0	16.0
2	解骏	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	7	1.0	1.0