LeNet-FC深度优化提升人脸识别准确率至99.85%

本文主要探讨了新型LeNet-FC卷积神经网络模型在人脸识别领域的研究，针对传统卷积神经网络（CNN）在人脸识别训练过程中存在的过拟合、收敛速度慢和识别准确率不高的问题。作者创新性地提出了一种改进的模型设计，包括增加网络层数、减少卷积核尺寸以及采用优化的对数修正线性单元（L_ReLU）激活函数。 首先，介绍人脸识别作为模式识别与人工智能领域的研究热点，其在非接触性、易采集和低成本的身份认证应用中具有巨大潜力。然而，传统的几何特征法、统计特征法和模板匹配法由于受光照、尺度变化和表情等因素影响，识别准确率相对较低。深度学习的发展，尤其是卷积神经网络的兴起，使得这一领域有了显著提升。CNN能够自动学习并提取特征，从而提高人脸识别的准确性。 LeNet-FC卷积神经网络模型正是在这种背景下被提出，它针对CNN的局限进行了结构改进，以解决过拟合问题，加快收敛速度，并且提高了识别精度。通过实验证明，新型LeNet-FC模型在人脸识别训练中的准确率高达99.85%，显示出了显著的性能优势。 此外，文章还构建了一个基于LeNet-FC模型的人脸识别系统，并在ORL人脸库的仿真测试中取得了96%的识别率，进一步验证了模型的有效性和实用性。该研究不仅提升了人脸识别技术的性能，也为深度学习在计算机视觉中的应用提供了新的思考方向。 关键词：人工智能、人脸识别、卷积神经网络、结构改进、激活函数优化。研究结果发表在《计算机工程与应用》杂志上，表明了研究人员对于解决实际问题的深入探索和技术创新。这项工作对于推动计算机视觉技术的发展以及在实际场景中的广泛应用具有重要意义。