基于多Inception结构的卷积神经网络人脸识别算法

• 作者: 张明伟 李楠 李科 程玉 蔡坚勇
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 人脸识别 Tensorflow Inception 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 157-162
• 页数: 6页
• 字数: 3525字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007312

摘要

人脸识别是视觉识别的一个重要领域, 由于人脸识别尺度变化范围大, 光照、姿态变化剧烈以及遮挡问题,导致该类非限制条件下的识别难度较大, 为了解决该类问题, 本文提出了一种基于Tensorflow平台的多Inception模型, 通过将多个Inception结构进行串联, 再通过分解卷积核的方式减少输入参数, 实现了多维度同时卷积再聚合,提高了人脸识别的精度. 实验结果表明, 该方法在较少参数的条件下能提取出更具区分度的人脸特征, 与分类损失方法及融合了其他度量学习方式的方法相比, 提高了识别准确率, 减少了计算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡坚勇	福建师范大学光电与信息工程学院	58	244	10.0	13.0
17	李科	福建师范大学光电与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
18	程玉	福建师范大学光电与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
19	李楠	福建师范大学光电与信息工程学院	1	0	0.0	0.0