【摘 要】
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光照、表情变化等复杂环境下,传统人脸识别算法的性能下降较大,为此,提出一种基于LeNet-5改进的多层卷积神经网络人脸识别算法。首先,通过卷积层和池化层的融合来自动提取人
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
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光照、表情变化等复杂环境下,传统人脸识别算法的性能下降较大,为此,提出一种基于LeNet-5改进的多层卷积神经网络人脸识别算法。首先,通过卷积层和池化层的融合来自动提取人脸特征并进行分类,然后,采用随机梯度下降法训练网络,使用Softmax分类器对人脸进行识别。在全连接层中采用"Dropout"方法减少训练过程中存在的过拟合问题。实验结果表明,提出的方法在AR人脸库上的识别率达到了98.65%,优于传统人脸识别方法,其训练速度也明显快于普通的卷积神经网络,验证了改进方法的有效性。
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