一种改进的人脸识别CNN结构研究

为了克服人脸识别中存在光照、姿态、颜色等噪声的干扰,融合了卷积神经网络与孪生神经网络的优点,提出了一种改进的CNN网络结构,该结构由两个卷积神经网络组成,且共享网络权值,在该结构的训练中采用了差异深度度量学习（DDML）算法。卷积结构有效地去除外界噪声干扰,且在非线性降维中权值共享结构能够自动提取相同特征,DDML算法增加了提取特征的有效性。在ORL、YaleB和AR人脸数据库上实验结果表明,与PCA、CNN等算法相比,识别稳定度高,识别率提升近5个百分点。     

基于CNN和SVM的人脸识别系统的设计与实现

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95%以上,能满足一般的人脸识别需求。     

基于改进CNN的年龄和性别识别

人脸图像的年龄和性别识别是人脸分析的重要任务,在真实多变场景下完成识别依然面临挑战。改进深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）,将首层大尺寸卷积核替换为级联3[×]3卷积核;采用跨连卷积层融合中层和高层抽象特征;加入Batch Normalization（BN）层,设置较高的学习率和较小的Dropout比率;采用1[×]1卷积核与全局平均池化（Global Average Pooling）取代全连接层。实验表明,所提方法与主流的年龄性别识别方法比较具有较好的识别率,在Adience数据集上,年龄识别精度达到89.8%,性别识别精度达到93.3%。     

基于CNN的恶意软件分类方法

传统的基于机器学习的恶意软件分类方法需要从恶意软件文件中提取许多特征,这给分类带来了很高的复杂性.针对这一问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的恶意软件分类方法.现有的恶意软件样本由大量字节组成,该方法首先计算恶意样本大小并对样本中字节数进行统计.然后将恶意样本大小特征和字节统计特征融合并归一化.最后对基于CNN构建的模型训练并对测试样本进行分类.实验结果表明,对比基线实验中最优的XGBoost算法,该方法不仅训练耗时短而且准确率更高.     

基于深度卷积神经网络的人脸识别

目前人脸识别技术被广泛应用于实际生活各个领域,尤其是在实时视频场景下应用越来越普及,因此对人脸识别的研究具有重大价值。通过应用Keras框架和深度学习相关知识构建深度卷积神经网络,训练出有效的人脸识别模型,并应用到实时视频场景进行人脸检测和识别,最后通过实验表明此方法能够有较高的正确率,并能准确识别视频中的人脸。     

基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法

针对复杂卷积神经网络(CNN)在中小型人脸数据库中的识别结果容易出现过拟合现象,提出一种基于改进CNN网络与集成学习的人脸识别算法。改进CNN网络结合平面网络和残差网络的特点,采用平均池化层代替全连接层,使得网络结构简单且可移植性强。在改进CNN网络的基础上,利用基于投票法的集成学习策略将所有个体学习器结果凸组合为最终结果,实现更准确的人脸识别。实验结果表明,该算法在Color FERET、AR和ORL人脸数据库上的识别准确率分别达到98.89%、99.67%和100%,并且具有较快的收敛速度。     

基于Jetson nano的改进MobileNet人脸识别系统

现有的大多数人脸识别算法均采用深度学习中各种改进的卷积神经网络算法.但算法存在参数多,训练时间长等问题.因此,为了减少训练过程所消耗的时间和分类过程中的计算量,设计运用了改进的MobileNet算法来实现人脸识别,并将其移植到Jetson nano设备上构成完整的室外安防系统.将MobileNet模型中原本的SoftM...     

一种基于深度学习的改进人脸识别算法

针对当前许多算法在非约束条件下特征判别能力不强、人脸识别性能不佳等问题,提出一种基于深度学习的改进人脸识别算法,通过训练多任务级联卷积神经网络,完成非约束图像的人脸检测和人脸归一化,提高训练图像的人脸信息,减少对模型的干扰。同时使用Softmax损失与中心损失联合监督训练模型,优化类内聚合、类间分散。实验结果表明,该算法提高了模型的特征判别能力,在LFW标准测试集上达到了较高的识别率。     

基于改进的ResNet网络的人脸表情识别

近几年来,人工智能的热度一直居高不下,其中作为人机交互的一种重要方法—人脸表情识别已经成为计算机视觉研究的热点.从传统的机器学习算法到现在的深度学习,识别效率也在不断地提高,为了进一步提高人脸表情识别率,在传统的卷积神经网络的基础上,提出了一种基于改进的ResNet卷积神经网络的表情识别方法.该方法基于ResNet网络...     

基于CNN集成学习的人脸表情识别系统的设计

随着计算机计算资源的提升以及深度学习理论的不断丰富,自动的人脸表情识别技术已经得到了进一步的发展。但由于表情存在复杂性以及微妙性,实现实时的人脸表情识别仍是一大难题。文章设计了一种基于CNN集成学习的人脸表情识别系统,该系统在FER2013数据集上表情的识别准确率达到70.84%,能够实现实时的、高精度的表情识别。     

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ZYNQ和CNN模型的服装识别系统

商品检索是电商行业智能化发展的一个重要的问题.本设计实现了基于ZYNQ和CNN模型的服装识别系统.利用TensorFlow训练自定义网络,定点化处理权重参数.利用ZYNQ器件的ARM+FPGA软硬件协同的特点搭建系统,使用ARM端OpenCV进行图像预处理,FPGA端CNN IP进行实时识别.ARM与FPGA之间实现了权重可重加载结构,无需修改FPGA硬件而实现在线升级.系统采用fashion-minist数据集作为网络训练样本,根据系统资源配置CNN IP的加速引擎的数量来提高卷积运算的并行性.实验表明,本系统针对电商平台下的图片能够实时准确识别和显示,准确率达92.39%.在100 MHz工作频率下,图像处理速度每帧可达到1.361 ms,功耗仅为0.53 W.     

基于CNN的人体姿态识别

姿态识别是人机交互中重要的研究课题之一，随着机器学习与神经网络的发展，研究的方式和成果趋于多样化，姿态识别的应用价值也日趋广泛。本文通过构建卷积神经网络模型，该模型共有11层，在对采样的数据集中5种人体姿态进行卷积与池化操作，最后进入全连接层进行分类，从而完成对数据集的训练和识别。结果显示，相较于机器学习方法，该模型的识别性能更加优秀，且免去了复杂的特征提取方式设计，让网络自身提取特征进行识别分类，效果更好。     

多任务学习及卷积神经网络在人脸识别中的应用

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。     

基于多尺度融合CNN的图像超分辨率重建

针对FSRCNN模型中存在的特征提取不充分和反卷积带来的人工冗余信息的问题, 本文提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络的图像超分辨率重建算法. 首先设计了一种多尺度融合的特征提取通道, 解决对图像不同尺寸信息利用不充分问题; 其次在图像重建部分, 采用子像素卷积进行上采样, 抑制反卷积层带来的人工冗余信息. 与FSRCNN模型相比, 在Set5和Set14数据集中, 2倍放大因子下的PSNR值和SSIM值平均提高了0.14 dB、0.001 0, 在3倍放大因子下平均提高0.48 dB、0.009 1. 实验结果表明, 本文算法可以更大程度的保留图像纹理细节, 提升图像整体重建效果.