基于双层异构深度神经网络模型的人脸识别关键技术研究

作     者：李晋 周曦 周翔 蹇易 LI Jin;ZHOU Xi;ZHOU Xiang;JIAN Yi

作者机构：中国移动通信集团设计院有限公司工业信息化实验室重庆400042 中国移动网络规划和设计优化研发中心工业信息化实验室重庆400042 重庆中科云丛科技有限公司重庆401142 

出 版 物：《电信工程技术与标准化》 (Telecom Engineering Technics and Standardization)

年 卷 期：2017年第30卷第6期

页      码：24-29页

摘      要：伴随着人工智能的快速发展,人脸识别技术在社会领域和工业领域都呈现出较广泛的应用潜力空间,但由于传统人脸识别技术识别率低,识别速度慢,对环境要求非常高,迫切需要革新方法。本文旨在研究如何将深度学习算法引入人脸识别领域,通过构建双层异构深度神经网络模型,模拟神经网络进行学习,使用CNN与DBN等众多模型让计算机逐渐根据大量数据特征学会识别图像与人脸,并对人脸识别领域关键技术难点进行深入研究,从而大幅度提升人脸识别技术的识别率与鲁棒性。

主 题 词：人脸识别 深度学习 双层异构神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13992/j.cnki.tetas.2017.06.008

馆 藏 号：203232686...