一种基于深度学习的改进人脸识别算法

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针对当前许多算法在非约束条件下特征判别能力不强、人脸识别性能不佳等问题,提出一种基于深度学习的改进人脸识别算法,通过训练多任务级联卷积神经网络,完成非约束图像的人脸检测和人脸归一化,提高训练图像的人脸信息,减少对模型的干扰.同时使用Softmax损失与中心损失联合监督训练模型,优化类内聚合、类间分散.实验结果表明,该算法提高了模型的特征判别能力,在LFW标准测试集上达到了较高的识别率.

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来源
《计算机与现代化》 |2018年第12期|90-95|共6页
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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
深度学习; 卷积神经网络; 人脸检测; 人脸识别;

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