深度学习人脸识别：从CNN到特征融合的探索

"基于深度学习的人脸识别：硕士论文，探讨了使用深度学习，特别是深层卷积神经网络（CNN）在人脸识别中的应用。论文涵盖了人脸姿态估测、特征融合以及深度信念网络（DBN）在人脸分类中的作用。" 深度学习是近年来在人工智能领域中备受关注的技术，它尤其在模式识别，包括人脸识别方面展现出了强大的能力。本文深入讨论了如何利用深度网络模型，尤其是卷积神经网络（CNN），来改进传统人脸识别方法的局限性。CNN作为一种有监督的深层网络模型，其设计灵感来源于生物视觉系统的结构，特别适合处理图像数据，因为它能保留像素间的空间关系，并通过卷积和池化操作逐步提取图像特征。 论文提到了深度信念网络（DBN）作为预训练模型，用于人脸姿态估测。DBN是一种无监督学习的多层神经网络，它可以先进行特征学习，然后用这些学习到的特征对数据进行分类。在人脸姿态估测任务中，通过结合灰度特征和梯度特征，DBN能够更好地捕捉不同姿态之间的差异，从而提高分类效果。 此外，论文还探讨了图像特征的融合策略。除了灰度特征，局部二值模式（LBP）特征和梯度特征也是常用的表示方法。LBP特征在纹理和边缘检测中表现出色，而梯度特征则对图像的变化敏感。通过结合这三种互补的特征，可以提取出更具鲁棒性的特征向量，这对于提升人脸识别的准确性和稳定性至关重要。 这篇论文详细阐述了深度学习在人脸识别中的关键应用，包括特征提取、模型构建（如CNN和DBN）以及特征融合策略。这些技术对于理解深度学习在实际问题中的运用，特别是在处理复杂图像识别任务时，提供了宝贵的理论基础和实践经验。