基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法
王卫民
唐洋
张健
张轶秋
1.江苏科技大学计算机学院 镇江 2120032.江苏科技大学计算机学院 镇江 2120033.江苏科技大学计算机学院 镇江 2120034.江苏科技大学计算机学院 镇江 212003
摘要：为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法.论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别.实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98％;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高.
关键词：人脸识别特征融合深度学习阈值计算
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2020-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 88-92,105 )
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