【摘 要】
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为了解决神经网络在人脸识别过程中复杂度高、运算量大、难以向嵌入式设备应用迁移问题,提出一种通过特征脸进行特征消除、通过灰度变换进行特征增强的人脸图像处理方法.该方
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院; 西安邮电大学陕西省网络数据智能处理重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61373116,61702414)资助;陕西省科技统筹创新工程计划项目(2016KTZDGY04-01)资助;陕西省科技厅工业科技攻关项目(2016GY-092)资助;陕西省教育厅2017年专项科学研究计划项目(17JK0711)资助
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为了解决神经网络在人脸识别过程中复杂度高、运算量大、难以向嵌入式设备应用迁移问题,提出一种通过特征脸进行特征消除、通过灰度变换进行特征增强的人脸图像处理方法.该方法对采集的图片进行裁剪、校正处理,通过Dlib模型使人脸关键点处于相同坐标,进而将对正的图像通过特征脸-灰度变化预处理方法获得新的特征表达,将该表达矩阵送入浅层网络测试识别性能并探究特征脸数目对准确率的影响.实验表明,该方法在FERET与ORL数据集的识别准确率均明显提高,并且在浅层网络上依然保持较高的准确率,分别达到95. 1%,96. 14%.
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