基于卷积神经网络的人脸识别算法

• 作者: 宋强 张颖
• 来源期刊: 辽宁科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 双对称LeNet 人脸识别 Softmax回归分类
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 363-367,376
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13988/j.ustl.2020.05.008

摘要

人脸识别作为人工智能信息化的分支,可以通过卷积神经网络自主学习,快速实现人脸识别,但准确率及训练效率上仍存在不足.本文在传统模型的基础上改进模型结构,采用双对称LeNet并行连接的网络结构,运用DCT-LBP联合处理的方法对输入图像进行预处理,在输出层Softmax回归分类中的特征和权重向量间加上一个类内余弦矫正,增强了泛化能力,提高了识别效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张颖		28	172	7.0	13.0
2	宋强		1	0	0.0	0.0