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Human face recognition based on convolutional neural network and augmented dataset

机译:基于卷积神经网络和增强数据集的人脸识别

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摘要

To deal with the issue of human face recognition on small original dataset, a new approach combining convolutional neural network (CNN) with augmented dataset is developed in this paper. The original small dataset is augmented to be a large dataset via several transformations of the face images. Based on the augmented face image dataset, the feature of the faces can be effectively extracted and higher face recognition accuracy can be achieved by using the ingenious CNN. The effectiveness and superiority of the proposed approach can be verified by several experiments and comparisons with some frequently used face recognition methods.
机译:要处理小型原始数据集的人类脸部识别问题,本文开发了一种与增强数据集结合卷积神经网络(CNN)的新方法。原始小型数据集通过脸部图像的多个转换增强为大型数据集。基于增强面部图像数据集,可以有效地提取面的特征,并且可以通过使用巧妙的CNN来实现更高的面部识别精度。通过几个实验和与一些经常使用的面部识别方法的实验和比较可以验证所提出的方法的有效性和优越性。

著录项

  • 作者

    Peng Lu; Baoye Song; Lin Xu;

  • 作者单位
  • 年度 2020
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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