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基于栈式稀疏自编码的人脸图像性别识别系统

发布时间:2020年03月31日 分类:专利

本发明涉及一种基于栈式稀疏自编码的人脸图像性别识别方法,属于图像识别、机器学习、计算机视觉领域。其中训练过程包括对人脸标准库FERET和CAS-PEAL-R1中的图像灰度化、直方图均衡化、几何校正、图像归一化、训练稀疏自编码模型、逻辑回归分类器训练、微调模型、模型融合,预测过程包括摄像头捕获自然场景图像、图像灰度化、直方图均衡化、人脸检测、几何矫正、图像归一化、利用栈式稀疏自编码模型预测、结果标注。本发明采用栈式稀疏自编码模型来处理人脸性别识别问题,可以逐层地学习到图像的组合特征,对原始信号有更好抽象表示,发明同时利用微调对隐藏单元所提取的特征做进一步调整,获得更高的识别准确率。

CN201510420256-基于栈式稀疏自编码的人脸图像性别识别系统-申请公开.pdf


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