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基于改进残差网络与图聚类的人脸识别
1
作者
苏俊峰
刘振宇
《微处理机》
2021年第5期37-44,共8页
为提高人脸聚类识别中的识别速度并保持良好的聚类效果,对原残差网络模型进行改进。在特征提取阶段,依靠利用深度学习方法,在改变网络结构和训练参数后以多线程训练模式生成残差网络模型,在确保较高验证准确率的同时,可使改进模型加载...
为提高人脸聚类识别中的识别速度并保持良好的聚类效果,对原残差网络模型进行改进。在特征提取阶段,依靠利用深度学习方法,在改变网络结构和训练参数后以多线程训练模式生成残差网络模型,在确保较高验证准确率的同时,可使改进模型加载时间显著缩短;聚类匹配阶段采用Chinese whispers及k-means聚类算法,利用F_(1)-Measure、信息熵等评价指标进行聚类评估并找出最优方案。实验结果表明,采用改进残差网络模型与Chinese whispers算法相结合能够取得更好、更快的人脸聚类识别效果。
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关键词
改进残差网络
聚类算法
人脸识别
f
_
(1)-
measure
统计
信息熵
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职称材料
题名
基于改进残差网络与图聚类的人脸识别
1
作者
苏俊峰
刘振宇
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
出处
《微处理机》
2021年第5期37-44,共8页
文摘
为提高人脸聚类识别中的识别速度并保持良好的聚类效果,对原残差网络模型进行改进。在特征提取阶段,依靠利用深度学习方法,在改变网络结构和训练参数后以多线程训练模式生成残差网络模型,在确保较高验证准确率的同时,可使改进模型加载时间显著缩短;聚类匹配阶段采用Chinese whispers及k-means聚类算法,利用F_(1)-Measure、信息熵等评价指标进行聚类评估并找出最优方案。实验结果表明,采用改进残差网络模型与Chinese whispers算法相结合能够取得更好、更快的人脸聚类识别效果。
关键词
改进残差网络
聚类算法
人脸识别
f
_
(1)-
measure
统计
信息熵
Keywords
Improved residual network
Clustering algorithm
f
ace recognition
f
_
(1)-
measure
Entropy
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进残差网络与图聚类的人脸识别
苏俊峰
刘振宇
《微处理机》
2021
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