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基于小规模数据集, 在有限计算能力应用场景下进行 VGGNet改进人脸识别.实验结果表明, 改进后的卷积神经网络对训练样本要求较小, 训练速度较快, 人脸识别率达95%以上.
基于改进的VGGNet算法的人脸识别
【摘 要】
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基于小规模数据集, 在有限计算能力应用场景下进行 VGGNet改进人脸识别.实验结果表明, 改进后的卷积神经网络对训练样本要求较小, 训练速度较快, 人脸识别率达95%以上.
【机 构】
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福州外语外贸学院信息系,福建师范大学光电与信息工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报
【发表日期】
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2018年4期
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(2010J01327)
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