【摘 要】
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为了使卷积神经网络在图片处理过程中能够提取更多的局部特征与提高人脸识别的准确率,提出了基于局部图结构与改进的卷积神经网络结合的方法。利用局部图结构提取了测试人脸
【机 构】
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黑龙江科技大学电子与信息工程学院,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目(Hkdqg201806);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12543062)
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为了使卷积神经网络在图片处理过程中能够提取更多的局部特征与提高人脸识别的准确率,提出了基于局部图结构与改进的卷积神经网络结合的方法。利用局部图结构提取了测试人脸数据库Yale的特征,将处理过的图片当做卷积神经网络的输入数据,训练、测试与验证模型的正确率,通过局部图结构提取自建的人脸数据库的特征,将处理过的图片和原始图片输入网络进行训练和测试,提取随机选取样片验证识别的正确率。结果表明,该方法不论是在Yale库还是在自建库中,识别的准确率都有所提高。
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