引入感知模型的改进孪生卷积神经网络实现人脸识别算法研究

徐先峰; 张丽; 郎彬; 夏振

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引入感知模型的改进孪生卷积神经网络实现人脸识别算法研究

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cqvip:针对非限定性条件下人脸识别困难问题,设计了一种引入感知模型的改进孪生卷积神经网络结构(Inception Module Incorporated Siamese Convolutional Neural Networks,IMISCNN),在充分利用孪生结构有效减少外界干扰并避免过拟合等优点的基础上,为其增加感知模型实现更丰富特征的提取.为寻找最优学习率引入了循环学习率策略,加速模型收敛.在CASIA-webface和Extended Yale B标准人脸数据库上的仿真实验表明,所提IMISCNN算法提升了人脸识别精度.

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来源
《电子学报》 |2020年第4期|643-647|共5页
作者
徐先峰; 张丽; 郎彬; 夏振;
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作者单位

长安大学电子与控制工程学院陕西西安710064;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; 孪生卷积神经网络; 感知模型; 循环学习率;

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