基于卷积神经网络的人脸识别算法

来源 :计算机与数字工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Mr_Zhou

【摘要】

：

传统的人脸识别技术对人脸图像特征的提取及分类器选择均较为复杂,且识别率也不高,随着卷积神经网络从手写数字识别到人脸识别的技术不断成熟,提出了一种利用Python+Keras框架测试CNN的人脸识别算法。该方法主要涉及两方面,一是通过改变隐藏层神经元数量查看对网络的影响;另一个是通过改变卷积层1和卷积层2特征图数量查看对网络的影响。通过多组实验测试得到最佳的CNN模型为36-76-1024,该模型可

【作者】

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谢志明

【机构】

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汕尾职业技术学院信息工程系,汕尾市创新工业设计研究院云计算与数据中心工程设计研究所

【出处】

：

计算机与数字工程

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

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人脸识别卷积神经网络 CNN模型 softmax分类器 face recognitionconvolutional neural networkCNN mod

【基金项目】

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广东省高等职业教育质量工程教育教学改革项目(编号:GDJG2015245),广东省高等教育学会高职高专云计算与大数据专业委员会教育科研课题“基于卷积神经网络的人脸识别算法研究及应用”(编号:GDYJSKT19-07)资助

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