基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面部圖像修飾檢測(cè)
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(cè) 紋理特征
摘要：為避免人為因素對(duì)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(duì)人臉圖像修飾進(jìn)行檢測(cè).傳統(tǒng)的圖像分類(lèi)方法需要進(jìn)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(dòng)學(xué)習(xí)并直接從圖像中獲取特征,解決了傳統(tǒng)模式識(shí)別方法特征提取難的問(wèn)題,具有更高的識(shí)別率和更廣泛的實(shí)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(lái)提高模型泛化能力以形成適用于人臉修飾檢測(cè)的新的網(wǎng)絡(luò)模型.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在引入的數(shù)據(jù)集上,新的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)人臉圖像的修飾檢測(cè)有較強(qiáng)的魯棒性,達(dá)到了較高的識(shí)別率.
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