融合改进CNN的特征匹配人脸识别：99.2%高精度

本文主要探讨了一种创新的人脸识别方法，即特征匹配融合结合改进的卷积神经网络（CNN）。研究者针对传统局部二值模式（LBP）算法在特征提取方面的局限性，即它可能无法精确捕捉图像的局部纹理和全局结构信息，提出了利用梯度方向直方图（HOG）和LBP分层特征融合的策略。这种方法旨在增强特征表示的多样性和准确性。 HOG是一种基于图像梯度方向统计的特征描述符，它可以捕捉图像的边缘和纹理信息，而LBP则专注于纹理细节。通过将这两种特征融合，研究者能够在卷积神经网络（CNN）中更全面地描述人脸图像的特征。CNN在此过程中扮演了关键角色，其改进版通过ReLU作为激活函数，增强了网络的学习能力和非线性表达能力。 在模型训练阶段，使用了Softmax分类器作为输出层，这种分类器能够将不同类别的特征映射到概率分布，从而实现人脸识别。整个过程借助TensorFlow深度学习框架进行高效训练，这使得模型能够更好地拟合和泛化人脸数据。 实验部分，该方法在ORL、YALE和CAS-PEAL等多个常用的人脸识别数据集中进行了验证。结果显示，当应用到这三个库时，识别率分别达到了99.2%、98.7%和97.2%，明显优于其他对比算法。这证明了特征匹配融合结合改进CNN的有效性，它在处理人脸识别任务时表现出色，具有较高的识别精度和鲁棒性。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种结合多源特征的卷积神经网络架构，有效解决了LBP在人脸识别中的不足，并通过实际应用验证了其在复杂场景下的优越性能。这一研究成果对于提高人脸识别系统的准确性和实用性具有重要意义。