【摘 要】
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人脸识别技术是人工智能领域中非常重要的问题,也是当前研究的热门课题之一.本文主要针对在外部因素影响下,基于神经网络的人脸识别算法进行研究,得出了具有鲁棒性强且识别效率高的人脸识别方法.论文主要研究内容如下:(1)通过采用主成分分析对卷积神经网络中卷积核进行初始化,降低卷积计算的复杂性,同时减少运行时间.其次,采用改进学习率的方法对卷积层权值更新进行优化.实验结果表明:优化后的神经网络识别率明显提高
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人脸识别技术是人工智能领域中非常重要的问题,也是当前研究的热门课题之一.本文主要针对在外部因素影响下,基于神经网络的人脸识别算法进行研究,得出了具有鲁棒性强且识别效率高的人脸识别方法.论文主要研究内容如下:(1)通过采用主成分分析对卷积神经网络中卷积核进行初始化,降低卷积计算的复杂性,同时减少运行时间.其次,采用改进学习率的方法对卷积层权值更新进行优化.实验结果表明:优化后的神经网络识别率明显提高.(2)通过采用尺度归一化和灰度归一化的方法,对人脸数据集进行预处理,实验结果表明:经过对图像数据归一化处理后,明显降低了光照对人脸识别的影响,从而更有利于提取人脸的特征.(3)提出了基于Sobel算子预处理的卷积神经网络人脸识别方法,然后将改进的网络与PCA、BP神经网络和传统CNN的人脸识别方法进行对比试验,实验结果表明,改进的网络识别率明显提高,识别效率明显加快.图17幅,表5个,参考文献52个
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