基于稀疏卷积神经网络的考生识别算法

• 作者: 周亮 柯立新 罗双虎 赵树枫
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 考生识别 卷积神经网络 人脸识别 身份验证 多通道输入 方法比
• 年，卷（期）: 2019,（13）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 61-64
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.13.014

摘要

针对传统的图像识别方法很难快速、准确地对考生进行识别从而验证其身份,文中详细地分析了卷积神经网络的原理及特性,提出一种基于多通道输入的稀疏卷积神经网络的考生识别算法,并与支持向量机及传统卷积神经网络进行比较,实验结果表明,该算法提高了考生识别的准确率,而且识别的速度大幅提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗双虎		4	0	0.0	0.0
2	周亮		9	4	1.0	1.0
3	赵树枫		13	19	3.0	4.0
4	柯立新	上海市教育委员会信息中心	3	0	0.0	0.0