一种卷积神经网络和极限学习机相结合的人脸识别方法

卷积神经网络是一种很好的特征提取器,但却不是最佳的分类器,而极限学习机能够很好地进行分类,却不能学习复杂的特征,根据这两者的优点和缺点,将它们结合起来,提出一种新的人脸识别方法。卷积神经网络提取人脸特征,极限学习机根据这些特征进行识别。本文还提出固定卷积神经网络的部分卷积核以减少训练参 数,从而提高识别精度的方法。在人脸库ORL和XM2VTS上进行测试的结果表明,本文的结合方法能有效提高人脸识别的识别率,而且固定部分卷积核的方式在训练样本少时具有优势。     

基于卷积神经网络结合SVM的人脸识别研究

提出了卷积神经网络与支持向量机结合的方法运用于遮挡人脸识别。通过卷积神经网络的卷积、下采样和Softmax的特征提取处理,由支持向量机完成后续的训练和识别。利用AR人脸库进行实验,并和传统的人脸识别方法进行比较分析,实验结果表明本文的方法有更高的识别率。     

基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法

为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法。论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别。实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98%;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高。     

基于深度学习的人脸识别

人脸识别是图像领域的经典问题。为解决目前人脸识别中普遍存在的识别精度不高、特征点估计较为粗糙等问题,提出一种基于ResNet卷积神经网络(R-CNN)的人脸识别方法。该方法利用人脸特征探测器有效地提取了人脸特征,同时将R-CNN用于二维人脸识别,建立了人脸识别模型。实验采集了400张目标脸图片,并将其与人脸库中的1 000张样本进行混合。R-CNN模型共训练了130轮,能在摄像头中识别目标脸。在训练了80轮之后,模型准确率达到了90%以上,识别效果较好。相较于传统的人脸识别方法,该方法结合了深度学习方法,具有较高的识别率。     

基于深度可分离卷积的轻量化人脸识别方法设计

针对传统人脸识别方法识别精度较低的问题,提出基于深度可分离卷积的轻量化人脸识别方法。构建深度可分离卷积的轻量级卷积神经网络模型,采集人脸图像并进行预处理,从而增强数据集,采用多任务卷积神经网络提取人脸特征,完成人脸识别方法的设计。实验结果表明,该方法优于其他方法,人脸识别的准确率保持在90%以上,识别精度较高。     

基于LBP和数据扩充的CNN人脸识别研究

针对卷积神经网络在人脸识别存在的数据集比较少,容易发生过拟合的问题,提出对人脸进行局部二值模式处理,提升图像特征,再引入深度卷积生成对抗网络对局部二值化的人脸进行生成,有效扩充数据集,提升卷积神经网络的泛化能力。该人脸识别卷积神经网络模型包括3层卷积层,3层池化层,1个全连接层,1个Softmax分类回归层。仿真实验中,选取ORL人脸数据库中40人每人10张的人脸图像按8∶1∶1比例设置为训练集、验证集和测试集,并选取Yale人脸数据库中15人每人11张的人脸图像按9∶1∶1的比例设置训练集、验证集和测试集,通过LBP算法提取人脸纹理特征对其进行生成,分别扩充数据集至990张和2200张。结果表明,该算法的人脸识别率不仅高于未扩充数据PCA和LBP等传统人脸识别方法的识别率,而且也将卷积神经网络的识别率提升了约2%,有效提高了泛化能力。     

基于卷积神经网络的人脸信息增强识别研究

在采集人脸图像时,图像存在模糊性较大或者姿态变化幅度较大等问题,人脸准确识别的精度不高,为了提高人脸识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络的信息增强的人脸识别算法。对采集的模糊人脸图像进行小波降噪处理,对降噪输出的图像进行自适应模板匹配,结合图像分割方法对人脸图像进行分块,利用Radon尺度变换的几何特征不变性对人脸的关键特征点进行信息增强,采用卷积神经网络分类器对增强的人脸特征点进行分类,实现特征点优化提取和人脸准确辨识。仿真结果表明,采用该方法进行人脸识别的准确性较好,且能满足大批量样本人脸快速识别的应用需求。     

基于卷积神经网络的智慧楼宇人脸快速识别方法

针对传统人脸识别方法存在识别率低、识别时间较长的问题，提出基于卷积神经网络的智慧楼宇人脸快速识别方法。首先，运用导向滤波对图像进行细化和去雾处理，通过卷积核提取图像特征并降维，计算出残差值优化权重；其次，通过填充的方式改变特征图的大小，更新卷积层参数；最后，进行实验分析。实验结果表明，该方法的识别率均能够达到89%以上，识别时间均在0.9 s以内，可满足实际应用需求。     

基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别

为解决传统人脸识别算法特征提取困难的问题,提出了基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别方法,利用卷积神经网络提取人脸特征,通过主成分分析法对特征降维,最后利用贝叶斯分类器进行判别分类,在ORL（olivetti research laboratory）人脸库上进行实验,获得了99.00%的识别准确率。实验结果表明,卷积神经网络提取的人脸图像特征具有很强的辨识度,与PCA（principal component analysis）和贝叶斯分类器结合之后可有效提高人脸识别的准确率。     

基于2DPCA和LDA的人脸图像预处理与RBF神经网络的人脸图像识别研究

本文针对人脸识别应用中存在的人脸图像的高维特点,对人脸图像如何快速降维以及提取人脸主要特征,同时实现人脸识别的高效性问题进行研究。首先,分别研究了2DPCA、LDA、RBF神经网络算法。然后,综合设计了应用2DPCA+LDA方法对人脸图像进行降维和特征提取,同时利用RBF神经网络方法对人脸图像进行分类识别。最后,将本方法在ORL人脸数据库上进行实验验证,证明在识别率和时间上得到了很好的效果。