【摘 要】
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人脸识别是现代社会应用十分广泛的一项技术,其独特的优点使得这项技术蓬勃发展,而且具备光明的前景。深度学习理论的日益成熟更让人脸识别获得了越来越多研究者的关注。目前,人脸识别虽然取得了很多成就,也有了很多成型的算法,但是面临的挑战也不容小觑。人脸识别算法设计的难点主要在于区分性和鲁棒性的保证,即能否增大类间差异性,减小类内差异性,实现准确分类。本文根据深度学习的相关理论设计了卷积神经网络来提取人脸图
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人脸识别是现代社会应用十分广泛的一项技术,其独特的优点使得这项技术蓬勃发展,而且具备光明的前景。深度学习理论的日益成熟更让人脸识别获得了越来越多研究者的关注。目前,人脸识别虽然取得了很多成就,也有了很多成型的算法,但是面临的挑战也不容小觑。人脸识别算法设计的难点主要在于区分性和鲁棒性的保证,即能否增大类间差异性,减小类内差异性,实现准确分类。本文根据深度学习的相关理论设计了卷积神经网络来提取人脸图像的特征并用于分类识别,并采取各种优化策略进行改进,最后提出了一种特征融合的思想并对以上内容展开一系列研究,主要内容如下:(1)设计了一个10层的卷积神经网络,用三个开源的人脸数据库ORL、Yale和AR对网络进行训练和测试。实验结果表明设计的网络基本上可以完成人脸识别任务。同时对AR进行人脸验证实验,实验的ROC曲线表明人脸验证可以实现。另外,探究了训练样本容量和遮挡情况这两个因素对识别率的影响,得出识别准确率与训练样本容量呈正相关,与遮挡比例呈负相关的结论。(2)针对原始网络识别准确率低、效率慢的不足,设计优化方案对其改进。在网络结构方面,提出5个改进点重新设计网络;在减少误识率方面,提出Dropout技术和正则化用于避免过拟合;在实验数据方面,利用水平翻转、亮度调整和旋转扩充原始数据。结果表明,各优化策略均有效且共同实施可以实现优势叠加,达到最好的识别效果。最后,将最优方案应用于AR,实验结果再次证明最优方案的有效性。(3)设计了一种特征融合算法。分别将LBP特征图和HOG特征图输入到优化后的卷积神经网络中,得到深度的LBP特征和HOG特征。将两个特征向量以向量连接的方式级联融合得到初步融合特征,通过PCA降维得到最终融合特征。将各类特征送入分类器输出分类识别结果。实验结果说明经过降维后的融合特征可以同时实现识别的高准确率和高效率。此外,证明了特征融合算法的有效性和优越性。
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