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基于卷积神经网络的人脸性别识别
被引量：
25
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作者
汪济民
陆建峰
《现代电子技术》
北大核心
2015年第7期81-84,共4页
人脸性别识别是人脸识别的重要组成部分,但是人脸识别容易受到光照、旋转、平移、遮挡等因素的影响。将卷积神经网络引入到人脸性别识别中,该网络的结构具有稀疏连接和权值共享的优点,卷积层和采样层交替进行,简化了模型的复杂度。实验...
人脸性别识别是人脸识别的重要组成部分,但是人脸识别容易受到光照、旋转、平移、遮挡等因素的影响。将卷积神经网络引入到人脸性别识别中,该网络的结构具有稀疏连接和权值共享的优点,卷积层和采样层交替进行,简化了模型的复杂度。实验表明,该方法的网络结构有效地克服了旋转、遮挡等因素的影响,具有较好的鲁棒性。
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关键词
人脸性别识别
卷积神经网络
稀疏连接
权值共享
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题名
基于卷积神经网络的人脸性别识别
被引量：
25
1
作者
汪济民
陆建峰
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院模式识别与智能控制系
江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室
出处
《现代电子技术》
北大核心
2015年第7期81-84,共4页
基金
江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室(南京理工大学)基金资助(30920140122007)
文摘
人脸性别识别是人脸识别的重要组成部分,但是人脸识别容易受到光照、旋转、平移、遮挡等因素的影响。将卷积神经网络引入到人脸性别识别中,该网络的结构具有稀疏连接和权值共享的优点,卷积层和采样层交替进行,简化了模型的复杂度。实验表明,该方法的网络结构有效地克服了旋转、遮挡等因素的影响,具有较好的鲁棒性。
关键词
人脸性别识别
卷积神经网络
稀疏连接
权值共享
Keywords
face gender recognition
convolutional neural network
sparse connection
weight sharing
分类号
TN911.733.4 [电子电信—通信与信息系统]
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出处
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被引量
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基于卷积神经网络的人脸性别识别
汪济民
陆建峰
《现代电子技术》
北大核心
2015
25
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