卷积神经网络在验证码识别上的应用与研究

针对日前在互联网中被广泛使用的验证码,提出将卷积神经网络引入到验证码识别之中。通过设计新的卷积网络拓扑结构,针对可分割成语验证码提出基于k-means聚类的字符分割方法,以及仿真验证码图片自生成训练集,通过预训练过程使得卷积训练网络具有良好初值,加速收敛并提高模型泛化能力;针对不可分割验证码,省去字符分割操作直接将验证码整体作为卷积模型输入,引入仿射变换、水漫填充等预处理和SVM算法二分类,或者结合多标记学习方法设计卷积拓扑等。最终实验研究证实卷积神经网络对于可分割及不可分割验证码的平均识别准确率均收敛于99%左右。     

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。