一种基于卷积神经网络的人脸识别改进算法
作者:
作者单位:

(1. 辽东学院, 辽宁 丹东 118001;2. 河北建筑工程学院, 河北 张家口 075000)

作者简介:

王彦秋(1979-),女,辽宁丹东人,硕士,实验师,研究方向为教育信息化、人工智能;

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

2019年度河北省高等学校科学研究课题(QN2019180);河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2017GJJG171);河北省高等教育学会2017年度高等教育科学研究课题(GJXHZ2017-09).通信作者:冯英伟E-mail:fyw0529@163.com


An Improved Face Recognition Algorithm Based on Convolutional Neural Network
Author:
Affiliation:

(1. Eastern Liaoning University, Dandong 118001, CHN;2. Hebei University of Architecture, Zhangjiakou 075000, CHN)

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    摘要:

    针对目前图像特征点人脸识别算法匹配精度低等缺点,提出了一种基于卷积神经网络的人脸识别算法。该算法采用传统算法算子融合卷积神经网络进行识别,首先采用局部感受野的思想,将整体图像进行分割,得到局部图像集合,并将该集合中每个局部图像像素存储在像素矩阵Ai中。然后对各个局部图像进行卷积运算,得到局部图像之间的内在特征联系,存储于Bi矩阵中,并池化进行特征映射。最后,训练出网络加权系数并求出识别结果。实验结果表明,相比其他算法,所提算法改善了原有算法图像特征点匹配精度低的问题,验证了所提算法的有效性。

    Abstract:

    Aiming at the shortcomings of current image feature point face recognition algorithms such as low matching accuracy, a face recognition algorithm based on convolutional neural network is proposed. The algorithm uses traditional algorithm operators to fuse convolutional neural networks for recognition. First, the idea of local receptive field is used to segment the overall image to obtain a local image set. Each local image pixel in the set is stored in the pixel matrix Ai. Then the convolution operation is performed on each local image to obtain the intrinsic feature relationship between the local images, and it is stored in the Bi matrix and pooled for feature mapping. Finally, the network weighting coefficients are trained and the recognition results are obtained. Experimental results show that compared with other algorithms, the proposed algorithm improves the problem of low matching accuracy of image feature points of the original algorithm, and verifies the effectiveness of the proposed algorithm.

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  • 收稿日期:2020-01-19
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  • 在线发布日期: 2020-08-07
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