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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面部圖像修飾檢測
關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 人臉圖像修飾 修飾檢測 紋理特征
摘要：為避免人為因素對人臉面部圖像皮膚紋理特征提取產(chǎn)生的影響,用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對人臉圖像修飾進行檢測.傳統(tǒng)的圖像分類方法需要進行復(fù)雜的人工特征提取,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動學(xué)習(xí)并直接從圖像中獲取特征,解決了傳統(tǒng)模式識別方法特征提取難的問題,具有更高的識別率和更廣泛的實用性.在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,調(diào)整卷積核大小、減少參數(shù)、改變卷積層濾波器數(shù)量、調(diào)整卷積層和池化層的交替方式、使用dropout來提高模型泛化能力以形成適用于人臉修飾檢測的新的網(wǎng)絡(luò)模型.實驗結(jié)果表明,在引入的數(shù)據(jù)集上,新的網(wǎng)絡(luò)模型對人臉圖像的修飾檢測有較強的魯棒性,達到了較高的識別率.
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