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针对人脸识别在实际应用中存在姿态变化、表情、遮挡等问题,研究了结合支持向量机(SVM)分类的卷积神经网络(CNN)人脸识别算法,设计并实现了人脸识别系统.系统首先使用CNN提取人脸特征向量,再将特征向量通过SVM进行分类.测试结果表明,系统在训练样本充分时面对人脸姿态变化、表情、遮挡等情况下都具有较好的性能,识别率在9... 相似文献
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颜冰 《网络安全技术与应用》2022,(6):47-49
将卷积神经网络应用到人脸识别的领域当中,能够有效提升识别工作落实的准确程度,最终与大数据和云计算等技术相互配合,就能够构建成为一个比较完整的人脸检测和识别系统,目前我国常见的此类系统,识别工作落实的准确率已经能够达到>97%的程度。本文先分析了卷积神经网络的工作原理以及特点,又在此基础上设计和规划了实际的人脸识别实现策略,希望能够为相关工作的落实提供合理参考。 相似文献
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针对人脸结构过于复杂,导致识别精度低的问题,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的人脸识别方法。首先,选取Gabor小波变换算法,利用高斯函数表示短时傅里叶变换的窗函数,通过对人脸图像的卷积运算,提取人脸图像的幅值特征以及相位特征。其次,选取主成分分析方法,对所提取的人脸图像特征进行特征降维处理。最后,设置完成降维处理的人脸特征值,作为SVM的输入,利用SVM输出人脸识别结果。实验结果表明,该方法在强光等复杂环境下,仍然可以精准识别人脸,人脸识别精度高于97%。 相似文献
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为提高人脸识别分类器的能力,采用了一种改进的可用于核学习方法的核函数—条件正定核函数。条件正定核函数一般不满足Mercer条件,但可以在核空间中计算样本间的距离,突出样本间的特征差异。对ORL、YALE、ESSEX三个标准人脸数据库进行仿真实验,结果表明基于条件正定核的SVM人脸识别算法在训练时间没有降低的情况下,与其他核函数法相比识别率有较大提高,并且当类别数增加时算法表现出较强的鲁棒性。 相似文献
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训练样本选择是支持向量机应用研究领域的重要课题之一。为此提出了一种类内模式选择新方法。该方法从选择集子空间逼近原类别样本子空间的思想出发,通过迭代,逐一选择那些到已选样本集所在子空间距离最远的样本。在MIT-CBCL人脸识别数据库training-synthetic子库上的同其他方法的比较识别实验中,表明该文方法在选样比率、选样时间以及SVM测试时间等方面均取得了较为明显的优势。 相似文献
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随着深度学习的发展,近年来人脸识别借助深度学习技术取得了巨大突破。但是在已有的基于深度学习的人脸识别框架中,各个任务(人脸鉴别、认证和属性分类等)都是相互独立设计、运作的,使得整体算法低效、耗时。针对这些问题,提出一种基于多任务框架的深度卷积网络。通过将人脸鉴别、认证和属性分类同时作为网络目标函数,端到端地训练整个深度卷积网络,算法简洁高效。此网络可以同时完成上述三个任务,不需要额外的步骤。实验结果显示,即使在有限的数据支持下,该方法依然能够取得不错的性能,在人脸识别权威数据集LFW上获得了97.3%的精度。 相似文献
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采用支持向量机(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法进行人脸识别。首先对照片中的人脸进行定位,从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征,然后使用支持向量机和隐马尔可夫混合模型对定位区域进行人脸识别。利用SVM和HMM结合的优点,取得较高的识别率。 相似文献