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摘要:
针对在有冗余图像信息干扰下进行人脸有效特征点提取时精度不高的问题,提出了基于级联卷积神经网络的人脸特征点检测算法.在该算法中:输入层读入规则化的原始图像,神经元提取图像的局部特征;池化层进行局部平均和降采样操作,对卷积结果降低维度;卷积层和池化层分布连接,迭代训练,输出特征点检测结果.该算法采用Python语言编程实现,在人脸数据集进行仿真实验,结果表明该算法对人脸特征点有较高的识别率.
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文献信息
篇名 基于级联卷积神经网络的人脸特征点识别算法实现
来源期刊 兰州理工大学学报 学科 工学
关键词 卷积神经网络 人脸特征点检测 图像识别 卷积层
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 自动化技术与计算机技术
研究方向 页码范围 105-109
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 5099字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张云 兰州文理学院数字媒体学院 12 13 2.0 3.0
2 李岚 兰州文理学院数字媒体学院 16 9 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
人脸特征点检测
图像识别
卷积层
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
兰州理工大学学报
双月刊
1673-5196
62-1180/N
大16开
甘肃省兰州市兰工坪路287号
54-72
1975
chi
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