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基于CNN和SVM的人脸识别系统的设计与实现

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针对人脸识别在实际应用中存在姿态变化、表情、遮挡等问题,研究了结合支持向量机(SVM)分类的卷积神经网络(CNN)人脸识别算法,设计并实现了人脸识别系统.系统首先使用CNN提取人脸特征向量,再将特征向量通过SVM进行分类.测试结果表明,系统在训练样本充分时面对人脸姿态变化、表情、遮挡等情况下都具有较好的性能,识别率在95％以上,能满足一般的人脸识别需求.
Design and Implementation of Face Recognition System Based on CNN and SVM

冯友兵、陆轶秋、仲伟波

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江苏科技大学电子信息学院 镇江 212003

人脸识别 卷积神经网络 支持向量机 深度学习

江苏省重点研发计划

BE2016009-3

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.02.028

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(2)
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