【摘 要】
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为了获取更加全面的整体与局部人脸特征,得到更高的人脸识别率,提出一种基于方向梯度直方图(HOG)特征与卷积神经网络的人脸识别新方法。该方法首先提取人脸图像的HOG特征,然
【基金项目】
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华北电力大学中央高校基本科研业务费专项项目(2017MS157)
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为了获取更加全面的整体与局部人脸特征,得到更高的人脸识别率,提出一种基于方向梯度直方图(HOG)特征与卷积神经网络的人脸识别新方法。该方法首先提取人脸图像的HOG特征,然后将HOG特征图像作为卷积网络的输入数据进行训练,改进网络结构,在全连接层之后采用Softmax loss和center loss两个损失函数进行监督,最后在训练得到的网络模型上对人脸图像进行识别操作。实验结果表明,该方法在ORL人脸集上的识别率达到97.5%,相比于其它人脸识别算法具有一定优越性。
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