10.3969/j.issn.1000-8519.2020.21.020
基于卷积神经网络的人脸识别
随着科技的发展人脸识别技术得到了巨大的应用,实现人脸识别的方法也越来越多,本文先简单对比了MLP、RNN、CNN这三个神经网络,然后再对CNN的基础结构进行了一个较为详细的介绍,主要通过对LeNet-5卷积神经网络模型结构的分析来了解卷积神经网络,然后设计了一款针对Olivetti Faces人脸数据库的卷积神经网络模型,通过更改卷积层中卷积核个数以及学习速率来进行一系列实验,最终确定在本次实验当中,当学习速率为0.05时,第一层卷积层卷积核数目为20,第二层卷积层数目为40的时候,能够得到一个针对Olivetti Faces人脸数据库有着较高识别率的一个新的卷积神经网络模型.
卷积神经网络、人脸识别、深度学习
2020-11-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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60-61,99