卷积神经网络与特征融合在人脸识别中的应用

"这篇本科毕业论文探讨了神经网络算法在人脸识别中的应用，特别是通过结合卷积神经网络（CNN）和特征融合技术来提升识别精度。作者针对卷积神经网络在传统应用中忽略人脸局部特征的问题，提出了一个创新的解决方案。" 在论文《神经网络算法研究》中，作者详细阐述了如何利用离散余弦变换（DCT）和局部二值模式（LBP）来增强卷积神经网络在人脸识别任务中的性能。首先，DCT被用来处理人脸图像，提取出图像的低频系数，这些系数反映了图像的整体结构，可作为人脸的全局特征。同时，LBP是一种有效描述图像局部纹理特征的算子，它可以从原始人脸图像中获取局部特征。 论文的核心在于提出了一种特征融合策略。将DCT得到的低频系数和LBP提取的局部特征进行加权融合，生成一个新的图像表示。这个融合后的图像包含了人脸的全局信息和局部细节，从而提供了一个更全面的特征描述。之后，这个融合图像被输入到卷积神经网络中进行训练和分类。这样的设计使得CNN能够更好地理解和识别不同的人脸。 实验部分，作者在ORL和CAS-PEAL两个知名人脸数据库上进行了测试。这两个数据库包含多种光照、表情和姿态变化的人脸图像，为验证算法的鲁棒性提供了理想的环境。通过对实验结果的分析，论文证明了提出的融合方法能够显著提高人脸识别的准确性，显示出该方法在实际应用中的潜力。 关键词：局部二值模式（LBP）、卷积神经网络（CNN）、人脸识别、离散余弦变换（DCT）。这项工作不仅展示了深度学习在人脸识别领域的有效性，还强调了特征融合在改善模型性能上的关键作用。对于未来的研究，这可能启发更多关于特征融合和深度学习模型优化的研究方向。