基于深度学习的人脸识别方法研究

• 作者: 胡少聪
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 脸部标志检测 无限制人脸识别 深度学习 卷积神经网络 SIAMESE网络
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3377字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.06.017

摘要

作为非接触式生物识别方法之一,人脸识别在诸多情况下被广泛使用.然而,传统的人脸识别方法由于识别准确度低以及在多个场合的应用受到限制,已不能满足目前的需求.文中提出了采用深度学习的方法来实现脸部标志检测和无限制人脸识别.为解决人脸标志检测问题,使用一种深层卷积神经网络的逐层训练方法,以帮助卷积神经网络进行收敛,并提出了一种避免过拟合的样本变换方法;为了解决人脸识别问题,文中提出了一种SIAMESE卷积神经网络,其在不同部位和尺度上进行训练.实验测试显示,ORL和人脸识别算法的精度分别达到了91％和81％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡少聪	西北工业大学明德学院	1	7	1.0	1.0