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發(fā)視頻結(jié)合改進(jìn)Fisher判別準(zhǔn)則與GRV模塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-03-17 |
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資料介紹
傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在建模過(guò)程中由于數(shù)據(jù)樣本量不足容易岀現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，且對(duì)隨機(jī)數(shù)據(jù)泛化能力較差。為此，設(shè)計(jì)一種結(jié)合改進(jìn) Fisher判別準(zhǔn)則與GRⅤ模塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ FDCNN）。使用CNN學(xué)習(xí)從輸入圖像到多維歐式空間的映射關(guān)系，采用基于改進(jìn) Fisher判別準(zhǔn)則的損失函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練并將人臉樣本數(shù)據(jù)投影到低維空間，保證類內(nèi)離散度盡量小的同時(shí)類間離散度盡量大以達(dá)到最佳人臉?lè)诸愋Ч?。引入融合Googlenet、 Res net和 Vggnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的GRⅤ模塊，提高CNN網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力并降低網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)量為840時(shí)， FDCNN模型在CBCL數(shù)據(jù)集上的識(shí)別率為93.4%，相比傳統(tǒng)CNN模型、基于改進(jìn) Fisher判別準(zhǔn)則的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別率更高且泛化能力更好。
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