本文關(guān)鍵詞：基于跨連卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性別分類模型

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【摘要】：為提高性別分類準確率,在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)的基礎(chǔ)上,提出一個跨連卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Cross-connected CNN,CCNN)模型.該模型是一個9層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包含輸入層、6個由卷積層和池化層交錯構(gòu)成的隱含層、全連接層和輸出層,其中允許第2個池化層跨過兩個層直接與全連接層相連接.在10個人臉數(shù)據(jù)集上的性別分類實驗結(jié)果表明,跨連卷積網(wǎng)絡(luò)的準確率均不低于傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò).
【作者單位】： 北京工業(yè)大學計算機學院;
【關(guān)鍵詞】： 性別分類 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 跨連卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 跨層連接
【基金】：國家自然科學基金(61175004) 高等學校博士學科點專項科研基金(20121103110029) 北京市博士后工作資助項目(2015ZZ-24:Q6007011201501)資助~~
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 人臉性別分類是一個二分類問題,通過人臉圖像信息自動發(fā)現(xiàn)和分析人臉性別屬性.它被廣泛應用在以客戶為中心的廣告、視覺監(jiān)控、智能用戶界面和人口統(tǒng)計等領(lǐng)域.作為一種傳統(tǒng)方法,全連接網(wǎng)絡(luò)在多年前已被應用于人臉性別分類.Golomb等[1]通過訓練一個兩層的全連接網(wǎng)絡(luò)SEX-NET(Sex

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10 曾U喺，

本文編號：648509