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文檔簡介
1、人臉信息作為生物特征中最重要的一種,具有極易獲取、多信息量、舒適感強(qiáng)、可靠性高的特點(diǎn),愈來愈廣泛地被應(yīng)用在需要身份識別的領(lǐng)域。然而,識別過程中存在很多影響因素,包括年齡、表情、發(fā)型、眼鏡、光照、角度、姿態(tài)等,給人臉識別技術(shù)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。本文基于深度學(xué)習(xí)在圖像識別的相關(guān)理論,分析了深度學(xué)習(xí)的基本模型和方法,并在相關(guān)人臉數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)應(yīng)用;并且提出了一種改進(jìn)算法,具體工作內(nèi)容如下:
(1)深入研究了玻爾茲曼機(jī)及其魯棒性較強(qiáng)的衍生
2、結(jié)構(gòu):限制玻爾茲曼機(jī)(RBM),掀起深度學(xué)習(xí)浪潮的深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN),卷積限制玻爾茲曼機(jī)(CRBM),高斯玻爾茲曼機(jī)(Gaussian RBM),門限的玻爾茲曼機(jī)(Gated RBM)等模型結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)。
(2)分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNNs)的基本原理,訓(xùn)練過程和模型結(jié)構(gòu)。其中卷積層通過卷積運(yùn)算,可以使原信號增強(qiáng),并且降低噪聲,提高信噪比;降采樣對卷積層的圖像進(jìn)行子抽
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