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基于改进卷积神经网络的人脸识别算法

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【通讯作者】王再见;

【机构】安徽师范大学物理与电子信息学院安徽省智能机器人信息融合与控制工程实验室；

【摘要】 <正>为进一步提高当前人脸识别算法的识别准确度,该文提出一种基于改进卷积神经网络的人脸识别算法。首先基于Tensor Flow深度学习框架建立人脸分类模型;然后设计一种卷积神经网络进行人脸图像特征的提取,结合Keras深度学习库来训练人脸识别模型,并利用Tensor Flow支持的动量梯度下降优化算法进行优化;最后使更多还原

【关键词】人脸识别算法；卷积；神经网络；损失函数；算法；类间距离；梯度；识别方法；视频； Recognition；

【基金】国家自然科学基金(61401004);2016年安徽省高校领军人才引进与培育计划项目(gxfx ZD2016013);安徽师范大学博士科研启动基金(2016XJJ129);安徽师范大学大学生创新创业训练计划项目(201810370022)

【文献出处】电子世界 ,Electronics World , 编辑部邮箱 ,2019年23期

【分类号】TP391.41;TP183
【被引频次】4
【下载频次】533

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