|
|||||
|
|
| 基于HOG与卷积神经网络的人脸识别研究 | |
| 引用本文： | 顾江鹏,袁和金.基于HOG与卷积神经网络的人脸识别研究[J].教育技术导刊,2019,18(3):20-24. |
| 作者姓名： | 顾江鹏 袁和金 |
| 作者单位： | 华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071000 |
| 摘 要： | 为了获取更加全面的整体与局部人脸特征，得到更高的人脸识别率，提出一种基于方向梯度直方图（HOG）特征与卷积神经网络的人脸识别新方法。该方法首先提取人脸图像的HOG特征，然后将HOG特征图像作为卷积网络的输入数据进行训练，改进网络结构，在全连接层之后采用Softmax loss和center loss两个损失函数进行监督，最后在训练得到的网络模型上对人脸图像进行识别操作。实验结果表明，该方法在ORL人脸集上的识别率达到97.5%，相比于其它人脸识别算法具有一定优越性。 |
| 关 键 词： | HOG 卷积神经网络 人脸识别 特征提取 |
| 点击此处可从《教育技术导刊》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《教育技术导刊》下载免费的PDF全文 | |