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一种基于卷积神经网络的性别识别方法
引用本文:蔡诗威. 一种基于卷积神经网络的性别识别方法[J]. 电视技术, 2014, 38(19)
作者姓名:蔡诗威
作者单位:福州大学物理与信息研究工程学院,福建福州,350000
基金项目:国家“863”计划项目,国家自然科学基金项目,福建省自然科学基金项目
摘    要:采用人工智能进行性别识别时,人脸图像在获取的时候容易受到光照、遮挡等影响,这些因素给人脸性别识别带来了困难。采用卷积神经网络用于性别识别,并通过扩展网络结构,进一步增强卷积神经网络的分类能力。并且对识别效果进行置信度分析,通过设置卷积神经网络的拒识区域来解决拒绝区间的问题。在实际测试中,通过拒绝7.46%的测试样本,达到98.67%的正确识别率。

关 键 词:性别识别  卷积神经网络  拒识区域选择  置信度
收稿时间:2014-02-20
修稿时间:2014-02-20

A gender recognition method based on Convolutional neural network
caishiwei. A gender recognition method based on Convolutional neural network[J]. Ideo Engineering, 2014, 38(19)
Authors:caishiwei
Affiliation:Fuzhou University
Abstract:
Keywords:Gender classification  Convolutional neural networks(CNN)   confidence measure   optimal rejection  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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