本文選題：人臉識別　切入點：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《計算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年17期

【摘要】：為了克服人臉識別中存在光照、姿態(tài)、顏色等噪聲的干擾,融合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點,提出了一種改進(jìn)的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)由兩個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,且共享網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,在該結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練中采用了差異深度度量學(xué)習(xí)(DDML)算法。卷積結(jié)構(gòu)有效地去除外界噪聲干擾,且在非線性降維中權(quán)值共享結(jié)構(gòu)能夠自動提取相同特征,DDML算法增加了提取特征的有效性。在ORL、Yale B和AR人臉數(shù)據(jù)庫上實驗結(jié)果表明,與PCA、CNN等算法相比,識別穩(wěn)定度高,識別率提升近5個百分點。
[Abstract]:In order to overcome the interference of illumination, pose and color in face recognition, the advantages of convolution neural network and twinning neural network are combined, and an improved CNN network structure is proposed, which consists of two convolution neural networks. And the network weights are shared. In the training of the structure, the difference depth measure learning algorithm is adopted. The convolution structure effectively removes the external noise interference. In nonlinear dimensionality reduction, the weight sharing structure can automatically extract the same feature and the DDML algorithm increases the effectiveness of feature extraction. The experimental results on ORL Yale B and AR face database show that the recognition stability is higher than that of PCA-CNN. The recognition rate increased by nearly 5 percentage points.
【作者單位】： 湖南理工學(xué)院信息與通信工程學(xué)院;湖南理工學(xué)院復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化與控制湖南省普通高等學(xué)校重點實驗室;
【基金】：湖南省高校創(chuàng)新平臺開放基金(No.15K051) 湖南省研究生科研創(chuàng)新項目(No.CX2016B670) 湖南省教育廳項目(No.16C0723) 湖南省高校重點實驗室開放基金(No.14K042)
【分類號】：TP18;TP391.41

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本文編號：1697570