换一批基于多Inception结构的卷积神经网络人脸识别算法
Face Recognition Algorithms Based on Convolutional Neural Network with Multi-Inception Structure
摘要人脸识别是视觉识别的一个重要领域, 由于人脸识别尺度变化范围大, 光照、姿态变化剧烈以及遮挡问题,导致该类非限制条件下的识别难度较大, 为了解决该类问题, 本文提出了一种基于Tensorflow平台的多Inception模型, 通过将多个Inception结构进行串联, 再通过分解卷积核的方式减少输入参数, 实现了多维度同时卷积再聚合,提高了人脸识别的精度. 实验结果表明, 该方法在较少参数的条件下能提取出更具区分度的人脸特征, 与分类损失方法及融合了其他度量学习方式的方法相比, 提高了识别准确率, 减少了计算时间.
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