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基于卷积神经网络的人脸识别方法
资料介绍
研究并实现了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法.该网络由2个卷积层、2个池化层、1个全连接层和1个Softmax回归层组成,它能自动提取人脸特征并进行分类.网络通过批量梯度下降法训练特征提取器和分类器,各隐层应用“dropout”方法解决了过拟合问题.应用于ORL和AR人脸数据库的人脸识别率分别达到99.50%和99.62%,识别单张人脸的时间均小于0.05s,而且对光照差异、面部表情变化、有无遮挡物等干扰具有鲁棒性.
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