基于深度神经网络与自动标记的人脸识别算法

赵卫东; 秦锋

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基于深度神经网络与自动标记的人脸识别算法

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为了解决当前实际场景人脸图像特征难识别,人脸图像库数据庞大而导致标记工作压力大的问题,本研究基于自动标记解决方案,对大数据人脸样本库进行自动标记,基于深度神经网络框架,对自动标记结果进行学习训练,形成精准识别机制。首先,采集大数据人脸图像,为人脸识别做好数据训练准备。然后,结合直方图均衡化和OpenCV训练特征函数,实现人脸检测,达到提高标记工作效率和质量的目的。最后,从分析深度神经网络原理出发,有机组合隐藏层的激活函数,基于ReLU激活函数和优化训练策略,建立深度神经网络人脸识别机制。实验测试结果显示:本文算法有利于人脸高精度识别系统的落地,为智能人脸识别设备奠定算法基础。

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来源
《攀枝花学院学报》 |2020年第5期|67-73|共7页
作者
赵卫东; 秦锋;
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作者单位

1. 滁州职业技术学院 2. 安徽工业大学;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
自动标记; 人脸图像; 直方图均衡化; 深度神经网络; ReLU激活函数;

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