本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PCA的人臉識別

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【摘要】：主要研究了在基于深度學習的人臉識別算法中,對于由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取得到的人臉特征進行降維處理是否有助于提高人臉識別的準確率.利用VGG網(wǎng)絡(luò)模型提取人臉圖像的深度特征,然后利用主成分分析(PCA)對提取到的深度特征進行降維,最后利用余弦分類器進行分類識別,并在LFW人臉庫上進行實驗.實驗結(jié)果表明通過PCA降維后的深度特征具有較高識別率.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學理學院;
【關(guān)鍵詞】： 模式識別 人臉識別 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 主成分分析
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言人臉識別作為一種生物特征識別技術(shù),是近年來模式識別、圖像處理、機器視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及認知科學等領(lǐng)域研究的熱點課題之一.同時人臉識別作為一種高穩(wěn)定性、難以復制、精度高、易于被人接受的生物特征識別技術(shù),在身份認證、安防監(jiān)控、人機交互等領(lǐng)域具有廣泛的應用前景

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