【摘 要】
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本文提出一种基于CNN(Convolutional Neural Network,CNN)的多姿态人脸识别方法。利用该方法能将输入的人脸投影到高维特征空间并输出具备姿态鲁棒性的人脸特征,从而进行精确
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本文提出一种基于CNN(Convolutional Neural Network,CNN)的多姿态人脸识别方法。利用该方法能将输入的人脸投影到高维特征空间并输出具备姿态鲁棒性的人脸特征,从而进行精确的多姿态人脸识别。经过大量实验,该模型在多个数据集上取得良好的效果。与传统的单路CNN网络层次结构不同,本文中采用双路CNN网络层次结构并结合度量学习来优化传统的CNN模型。最后,本文使用tensorflow深度学习框架进行实验,实验结果表明该框架的识别准确率比当前几种常用的多姿态人脸识别算法要高。
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