基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法

摘要：

针对复杂卷积神经网络(CNN)在中小型人脸数据库中的识别结果容易出现过拟合现象,提出一种基于改进CNN网络与集成学习的人脸识别算法.改进CNN网络结合平面网络和残差网络的特点,采用平均池化层代替全连接层,使得网络结构简单且可移植性强.在改进CNN网络的基础上,利用基于投票法的集成学习策略将所有个体学习器结果凸组合为最终结果,实现更准确的人脸识别.实验结果表明,该算法在Color FERET、AR和ORL人脸数据库上的识别准确率分别达到98.89％、99.67％和100％,并且具有较快的收敛速度.

关键词：深度学习、模式识别、卷积神经网络、集成学习、人脸识别

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61872244

在线出版日期：2020-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：262-267,273