基于深度神经网络的实时人脸识别

邢健飞; 罗志增; 席旭刚

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基于深度神经网络的实时人脸识别

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摘要

作为典型的模式识别任务,人脸识别有着巨大的实际应用价值与市场前景。理想环境下的人脸识别已经取得不俗成绩,然而,当所处环境变化(如姿态变换、夸张表情、阴阳脸、分辨率较低)时,识别难度增加,效果也急剧变差。与此同时,现有大多数方法无法实时(在线)完成人脸识别任务,这也限制了人脸识别技术的应用。为此,该文以深度神经网络为框架,使用大规模人脸库构造了一种新型实用的多层网络应用于大规模的人脸识别任务中并提出了一种新的搜索策略。实验结果表明,该套方法实时性好,识别率较高,是人脸识别较为理想的方案。

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来源
《杭州电子科技大学学报：自然科学版》 |2013年第6期|107-110|共4页
作者
邢健飞; 罗志增; 席旭刚;
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作者单位

杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; 深度神经网络; 实时性;

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