基于深度卷积神经网络的人脸识别算法研究与分析

发布时间：2025-03-30 03:45

　　 在海量信息中精准定位并关注所需的关键信息，可以借鉴从选择性视觉注意力机制到深度学习中注意力机制的扩展理念。为了在不同光照、姿态、表情、年龄、模糊度及采集角度等各种复杂环境下提升人脸识别的准确性，文章提出基于深度卷积神经网络的人脸识别方法。该方法特别针对动态表情、光照变化和多场景下的识别难题，通过引入混合注意力机制，充分提取人脸图像的关键特征区域，使网络能够自动减少对冗余信息的关注，强化对有效特征的学习能力。此外，通过全局平均池化处理网络提取的高维语义特征，有效控制网络参数规模，防止模型对训练数据的过拟合，从而实现高效的人脸识别。

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1基本理念
    1.1混合注意力机制
    1.2常规卷积和深度可分离卷积
    1.3全局平均池化
2图像采集与特征预处理
    2.1图像采集
    2.2图像特征预处理
    2.3卷积神经网特征预处理能力
3结果与分析
    3.1数据集
    3.2选择语言和配置环境
    3.3评价指标
    3.4模型优化
4结语



本文编号：4038142