(论文阅读)基于融合深度卷积神经网络的人脸识别方法研究-褚玉晓
一、基于融合深度卷积神经网络人脸识别方法设计
1、PCA算法提取人脸特征
主要成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)
第一步,计算人脸图像的平均值并执行归一化的过程;
第二步,计算唯一值并计算特征峰值以及阈值数,然后按降序对计算出的特征值进行排序,在排序中需要删除较小的特征值来提取主成分;
第三步,使用 K 最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)方法找到最佳
匹配的数值样本。选取 PCA 进行实验的具体过程和公式如下:
2、激活神经网络函数
目前,具有激活特性的函数有两个,一个是 Sigmoid,另一个就是 tanh。该激活函数的功能可以理解为神经网络提供非线性计算方法。这两个函数还可以增强中心区域的信号,从而为图像的特征空间构建提供更好的映射效果。
引入第一个正整数 e(O < e < 1),z 为自变量,Sigmoid 激活函数的表达式:
tanh 激活函数的表达式:
在最新设计的人脸识别的系统中,应用 RELU 函数取代传统的两个激活函数,这也是新改进的卷积网络模型与原卷积网络的区别之一。
3、构建深度卷积神经网络模型
建立的单个神经网络是由输入层和输出层共同组成的,全连接层在连接时也一定要按照一定的顺序 [9]。由此连接层进行核卷积,得到的公式为:
式中:Y 表示输出层残差;n 表示该卷积神经网络的层数;Wijn 为滤波器输出的图像信息;Y 代表特定大小,* 代表运算手段;b 表示隐层残差。在选择采样方法时,一般选取采样层的最大池。
4、训练单个深度卷积神经网络
第一步,增强图片的对比度。
第二步,将直方图均衡化。
第三步,过滤中值滤波。
5、实现人脸识别
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