| 基于卷积神经网络和PCA的低分辨率人脸识别 |
| |
| 引用本文： | 毛雅棋,朴燕,孟竹,崔炜.基于卷积神经网络和PCA的低分辨率人脸识别[J].长春理工大学学报,2021,44(5):86-92. |
| |
| 作者姓名： | 毛雅棋 朴燕 孟竹 崔炜 |
| |
| 作者单位： | 长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022 |
| |
| 摘 要： | 针对真实场景下采集的人脸图像受环境、设备影响导致分辨率低且图像识别率较低的问题,应用深度学习技术,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和主成分分析(PCA)的低分辨率人脸识别算法.首先利用图像超分辨率重构将低分辨率图像重建为高分辨率图像;其次利用CNN提取重建后人脸图像特征,对损失函数进行优化;再利用PCA对特征进行降维,得到更优的分类特征;最后利用支持向量机(SVM)、向量间距离等算法筛选出最优人脸分类并计算准确率.实验表明,该算法在LFW和FERET上均取得更好的识别效果,当人脸图像分辨率下降到8×8时,准确率仍能到达94.5％,优于其他算法并且降低了运算时间.
|
| 关 键 词： | 低分辨率 人脸识别 卷积神经网络 识别准确率 |
Low-resolution Face Recognition Based on Convolutional Neural Network and PCA |
| |
| MAO Ya-qi,PIAO Yan,MENG Zhu,CUI Wei.Low-resolution Face Recognition Based on Convolutional Neural Network and PCA[J].Journal of Changchun University of Science and Technology,2021,44(5):86-92. |
| |
| Authors: | MAO Ya-qi PIAO Yan MENG Zhu CUI Wei |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
