基于CNN和SVM的人脸识别系统的设计与实现OACSTPCD
Design and Implementation of Face Recognition System Based on CNN and SVM
针对人脸识别在实际应用中存在姿态变化、表情、遮挡等问题,研究了结合支持向量机(SVM)分类的卷积神经网络(CNN)人脸识别算法,设计并实现了人脸识别系统.系统首先使用CNN提取人脸特征向量,再将特征向量通过SVM进行分类.测试结果表明,系统在训练样本充分时面对人脸姿态变化、表情、遮挡等情况下都具有较好的性能,识别率在95％以上,能满足一般的人脸识别需求.
冯友兵;陆轶秋;仲伟波
江苏科技大学电子信息学院 镇江 212003江苏科技大学电子信息学院 镇江 212003江苏科技大学电子信息学院 镇江 212003
信息技术与安全科学
人脸识别卷积神经网络支持向量机深度学习
《计算机与数字工程》 2021 (2)
378-382,420,6
江苏省重点研发计划"产业前瞻与共性关键技术"(编号:BE2016009-3)资助.
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