人臉識別技術是人工智能領域中非常重要的問題,也是當前研究的熱門課題之一.本文主要針對在外部因素影響下,基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別算法進行研究,得出了具有魯棒性強且識別效率高的人臉識別方法.論文主要研究內(nèi)容如下:（1）通過采用主成分分析對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中卷積核進行初始化,降低卷積計算的復雜性,同時減少運行時間.其次,采用改進學習率的方法對卷積層權值更新進行優(yōu)化.實驗結果表明:優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡識別率明顯提高.（2）通過采用尺度歸一化和灰度歸一化的方法,對人臉數(shù)據(jù)集進行預處理,實驗結果表明:經(jīng)過對圖像數(shù)據(jù)歸一化處理后,明顯降低了光照對人臉識別的影響,從而更有利于提取人臉的特征.（3）提出了基于Sobel算子預處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡人臉識別方法,然后將改進的網(wǎng)絡與PCA、BP神經(jīng)網(wǎng)絡和傳統(tǒng)CNN的人臉識別方法進行對比試驗,實驗結果表明,改進的網(wǎng)絡識別率明顯提高,識別效率明顯加快.圖17幅,表5個,參考文獻52個 

【文章來源】：西安工程大學陜西省

【文章頁數(shù)】：44 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 人臉識別的發(fā)展
    1.3 本文主要內(nèi)容
2 預備知識
    2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展回顧
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
3 基于PCA初始化的神經(jīng)網(wǎng)絡
    3.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的初始化
    3.2 卷積層權值的優(yōu)化
    3.3 實驗分析
        3.3.1 數(shù)據(jù)集
        3.3.2 實驗
    3.4 小結
4 人臉識別數(shù)據(jù)集的歸一化處理
    4.1 尺度歸一化
    4.2 灰度歸一化
        4.2.1 圖像均衡化算法
        4.2.2 改進的均衡化算法
    4.3 小結
5 基于Sobel算子及改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別
    5.1 傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡
    5.2 改進的CNN網(wǎng)絡
        5.2.1 Sobel算子
        5.2.2 改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構
        5.2.3 激活函數(shù)優(yōu)化
    5.3 人臉數(shù)據(jù)集
    5.4 實驗步驟
    5.5 實驗結果分析
    5.6 小結
6 總結和研究展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
攻讀學位期間發(fā)表的學位論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]深度學習算法中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的概念綜述[J]. 李策,陳海霞,漢語,左勝甲,趙立剛.  電子測試. 2018(23)
[2]改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的語音情感識別方法[J]. 曾潤華,張樹群.  應用科學學報. 2018(05)
[3]基于改進SURF的視頻拼接算法[J]. 管增倫.  煤炭科學技術. 2018(S2)
[4]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的手寫數(shù)字識別及優(yōu)化方法[J]. 夏少杰,項鯤.  智能物聯(lián)技術. 2018(01)
[5]激活函數(shù)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的對比研究[J]. 田娟,李英祥,李彤巖.  計算機系統(tǒng)應用. 2018(07)
[6]ReLU激活函數(shù)優(yōu)化研究[J]. 蔣昂波,王維維.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(02)
[7]一種基于分區(qū)均值的噪聲圖像優(yōu)化檢測算法[J]. 沈同平,高潔,方芳,王元茂.  紹興文理學院學報(自然科學). 2017(03)
[8]基于改進激活函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡研究[J]. 曲之琳,胡曉飛.  計算機技術與發(fā)展. 2017(12)
[9]基于形態(tài)濾波和Sobel算子的微鈣化簇邊緣檢測算法[J]. 鐘明霞.  計算機時代. 2017(03)
[10]初始化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的主成分洗牌方法[J]. 李玉鑑,沈成愷,楊紅麗,胡海鶴.  北京工業(yè)大學學報. 2017(01)

博士論文
[1]人臉識別中若干關鍵問題的研究[D]. 山世光.中國科學院研究生院（計算技術研究所） 2004

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉面部表情識別方法研究[D]. 張璐璐.河北科技大學 2019
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別方法研究[D]. 趙天奇.大連理工大學 2018
[3]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡權值初始化方法研究[D]. 沈成愷.北京工業(yè)大學 2017
[4]人臉五官定位算法研究[D]. 李彥君.中北大學 2013
[5]基于多分類器的人臉識別算法的研究與實現(xiàn)[D]. 鄭軼.東北大學 2008



本文編號：3422768