"融合特征优化的人脸识别模型研究：基于CNN与SVM的结合"

基于CNN与SVM结合的融合特征人脸识别研究.pdf是一篇关于人脸识别技术的研究论文，通过CNN和SVM相结合的方法，提出了一种新的人脸识别模型。在这篇论文中作者指出了当前人脸识别技术在样本量和鲁棒性方面的局限性，并介绍了他们提出的基于CNN和SVM的模型。该模型通过构建CNN模型进行训练，提取不同深度的特征图，并将其加权融合作为SVM多分类器的输入。实验结果显示，这种特征融合方法在小样本数据集和面部遮挡、光照变化数据集上能显著提高模型的精度，且相比传统模型，该方法具有更高的识别精度。 关键词：卷积神经网络;支持向量机;特征融合;人脸识别 在这篇论文中，作者首先指出了当前人脸识别技术所面临的一些问题，包括样本量不足和对遮挡、光照变化等因素的鲁棒性不足。针对这些问题，作者提出了一种新的人脸识别模型，该模型特点是结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的方法。具体地，该模型首先通过构建CNN模型来训练人脸图像数据，提取不同深度的特征图。然后，这些特征图被加权融合，形成最终的特征，并作为SVM多分类器的输入，用于人脸的分类识别。 在实验部分，作者对这一模型进行了验证，实验结果表明，对于小样本数据集以及面部遮挡、光照变化等数据集，通过特征的融合，模型的识别精度得到了明显的提升。相比传统的人脸识别模型，该方法能够取得更高的识别精度，克服了传统方法的局限性。 在人脸识别技术领域，该研究成果具有重要意义。首先，该融合特征的方法为解决人脸识别中的样本量不足和鲁棒性不足问题提供了新的思路。其次，该模型的实验结果表明，特征融合的方式能显著提高人脸识别模型的精度，对于实际应用具有重要意义。总的来说，该研究为人脸识别技术的发展提供了新的思路和方法，对于提高人脸识别的精度和鲁棒性具有重要的实际意义。 综上所述，《基于CNN与SVM结合的融合特征人脸识别研究》这篇论文通过提出一种新的人脸识别模型，克服了当前人脸识别技术在样本量和鲁棒性方面的局限性。通过实验证明，该模型具有较高的识别精度，为人脸识别技术的发展提供了新的思路和方法。该研究成果对于推动人脸识别技术的发展，提高识别的准确性和鲁棒性具有重要的意义。