【摘 要】
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为进一步提高当前人脸识别算法的识别准确度,该文提出一种基于改进卷积神经网络的人脸识别算法。首先基于TensorFlow深度学习框架建立人脸分类模型;然后设计一种卷积神经网络
【机 构】
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安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽省智能机器人信息融合与控制工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401004);2016年安徽省高校领军人才引进与培育计划项目(gxfx ZD2016013);安徽师范大学博士科研启动基金(2016XJJ129);安徽师范大学大学生创新创业训练计划项目(201810370022)
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为进一步提高当前人脸识别算法的识别准确度,该文提出一种基于改进卷积神经网络的人脸识别算法。首先基于TensorFlow深度学习框架建立人脸分类模型;然后设计一种卷积神经网络进行人脸图像特征的提取,结合Keras深度学习库来训练人脸识别模型,并利用TensorFlow支持的动量梯度下降优化算法进行优化;最后使用联合的Hard Sample Triplet(HST)和Absolute Constraint Triplet(ACT)损失函数,实现对模型的有效评估,提高识别准确度。该文算法在YouTube Fac
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