摘要
人类面部信息识别的攻击正在不断升级.为了有效应对此挑战,实验提出了一种基于改进沙漏网络与遗传算法的个体面部信息识别技术.该方法首先利用遗传算法对人脸复杂的特征进行提取;接着引入生成对抗网络与沙漏网络相互结合,提高对人脸复杂特征的准确识别率.结果显示,在测试集与验证集上,HN-GA算法对应的系统运行效率均能够有最高值0.98.整体识别效果中,在同一迭代次数的情况下,HN-GA算法对图像的准确识别数目显著较高.以上结果说明,HN-GA算法有效降低了个体面部识别的难度,同时保证了对不同图像的正确识别,有助于推动生物特征识别技术的发展.
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