-
公开(公告)号：CN110414349A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910560416.1
申请日：2019-06-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种引入感知模型的孪生卷积神经网络人脸识别算法，首先引入孪生卷积神经网络作为整体网络结构模型，能有效减少外界干扰并避免过拟合，在此基础上为孪生卷积神经网络结构增加感知模型，既增加了网络宽度，达到信息跨通道连接的效果，又增加了网络对尺度的适应性且同时可以利用硬件密集矩阵优化的优势，实现更丰富的特征提取。同时，对整个训练过程辅以循环学习率策略优化算法，使得寻找最优学习率变得容易，且能加速模型收敛、提升网络性能，有效的实现了非限定性条件下的高精度人脸识别。本算法结构简单、对非限定性条件下的人脸识别具有较高鲁棒性、能够提高训练速度并提升人脸识别准确率，同时适用于小规模数据集。
Search Results
1
records
(took 0.014 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
