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题名引入图像去噪处理机制的DNN模型人脸识别算法
被引量：7
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作者
张荣荣
闵钢
骆畑
叶卉荣
舒忠
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机构
荆楚理工学院电子信息工程学院
荆门掌控传媒有限公司
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出处
《数字印刷》
CAS
北大核心
2022年第5期26-36,共11页
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基金
荆楚理工学院校级科研项目(No.YB201807)。
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文摘
为提高人脸图像特征描述的完整性、准确性和精细性,本研究提出一种基于去噪处理和DNN模型应用的人脸识别算法。在DNN模型的神经元激活函数和损失函数中引入了去除人脸样本自身存在和处理过程产生噪声的处理机制,采用增加模型神经元数量控制启动层数、将全连接层与分类匹配识别层合并优化模型结构,通过定义辅助参数,自主实现模型学习训练的权值和偏值参数调整,以确保本研究算法的运行效率,提高人脸识别的可靠性和稳定性。通过实验自证和与其他算法的比证,表明本研究算法对人脸特征提取的准确率达到92%以上,人脸匹配识别的准确率达到95%以上,系统运行占用CPU的处理时间在13s以下,具有一定的优势。
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关键词
图像噪声
图像特征
深度卷积神经网络
激活函数
损失函数
人脸识别
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Keywords
Pattern Noise
Image features
Deep Neural Networks
Activation function
Loss function
Face recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TS80
[轻工技术与工程]
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题名基于偏好学习的视频图像单目标跟踪算法研究
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作者
李其京
邹阳
段芬
叶卉荣
王静
舒忠
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机构
荆楚理工学院电子信息工程学院
荆门掌控传媒有限公司
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出处
《印刷与数字媒体技术研究》
CAS
北大核心
2023年第2期57-64,共8页
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基金
荆楚理工学院校级科研项目(No.YB201807)。
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文摘
针对视频图像连续拍摄中不利的环境因素造成图像目标跟踪丢失的现象,本研究提出了一种基于SDAE模型和偏好学习模型结合的视频图像单目标跟踪算法。在SDAE模型中,采用卷积神经网络模型的处理规则,并对SDAE堆栈式去噪自编码器的内部排列结构进行了调整;构建的偏好学习模型,将目标跟踪问题转换为目标图像块中重叠部分的区域大小排序问题,完成了排序函数、样本之间的偏好关系、跟踪约束条件和支持向量机二分类器的设计。本研究算法与实验选取的四种目标跟踪算法相比的结果表明,本研究算法在跟踪目标成功率、目标跟踪精度和系统运行时间方面具有一定优势,目标跟踪成功率和目标跟踪精度均为89%左右。
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关键词
图像目标跟踪
SDAE模型
偏好学习模型
支持向量机
跟踪目标更新
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Keywords
Image Target tracking
SDAE model
Preference learning model
Support vector machine
Tracking target update
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TS801.8
[轻工技术与工程]
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