【摘 要】
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近几年,神经网络在众多领域已经取得了巨大的突破.激活函数在神经网络中扮演了 一个重要的组成部分,而ReLU激活函数的使用更是近来深度神经网络可以取得性能提升的一个重要因素.得益于深度神经网络,人脸识别领域更是取得了长足的发展.然而,深度学习在侧面人脸上的精度却要小很多;同时图像的质量也不尽相同,质量差的图像会拉低整体的识别精度.本文的研究课题正是想提出一种性能更好的激活函数和人脸识别算法.研究内容
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近几年,神经网络在众多领域已经取得了巨大的突破.激活函数在神经网络中扮演了 一个重要的组成部分,而ReLU激活函数的使用更是近来深度神经网络可以取得性能提升的一个重要因素.得益于深度神经网络,人脸识别领域更是取得了长足的发展.然而,深度学习在侧面人脸上的精度却要小很多;同时图像的质量也不尽相同,质量差的图像会拉低整体的识别精度.本文的研究课题正是想提出一种性能更好的激活函数和人脸识别算法.研究内容分为两部分,一部分是设计激活函数,提出Binary PReLU和Leaky PReLU两种激活函数,新的增强激活函数适应性更强.另一部分是改进带有旋转角度和图像质量分数人脸识别算法.利用人脸旋转角度和中间特征,可以得到更好的人脸表达.通过组合损失函数和预测的图像质量分数,既降低了对数据集的要求同时又可以得到一个较好的损失函数.论文第一部分简要叙述了激活函数和人脸识别的研究背景以及本文的主要工作.第二部分详细介绍了Binary PReLU和Leaky PReLU两种激活函数.第三部分,基于文献[14][15],设计了带有旋转角度和图像质量分数的人脸识别算法.最后一部分,在常见图像数据集和常用网络模型实验,并对实验数据和实验结果进行了详细说明.
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