【免费】基于卷积神经网络的人脸图像美感分类.pdf资源-CSDN文库

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西安工程大学学报

Journal of Xi'an Pol

y

technic Universit

y

第

33

卷第

6

期

(

总

160

期

)

201 9

年

12

月

Vol.33

,

No.6

(

Sum.No.1 60

)

开放科学

(

资源服务

)

标识码

(

OSID

)

文章编号

:

1674-649X

(

201 9

)

06-06 73-06 DOI

:

10.13338

/

j

.issn.1674-649x.2019.06.014

收稿日期

:

201 9-06-30

基金项目

:

国家重点研发计项目

(

201 7YFB1402 102

);

陕西省重点研发计划项目

(

201 9ZDLSF07-01

)

通信作者

:

朱欣娟

(

1 969

—),

女

,

西安工程大学教授

,

研究方向为智能信息处理

。

E-mail

:

152725499 1 @

qq

.com

引文格式

:

吴菲

,

朱欣娟

,

吴晓军

,

等

.

基于卷积神经网络的人脸图像美感分类

[

J

]

.

西安工程大学学报

,

2019

,

33

(

6

):

673-678.

WU Fei

,

ZHU Xin

j

uan

,

WU Xiao

j

un

,

et al.Aesthetic classification of face ima

g

es based on convolutional neural

network model

[

J

]

.Journal of Xi'an Pol

y

technic Universit

y

,

201 9

,

33

(

6

):

673-6 78.

基于卷积神经网络的人脸图像美感分类

吴

菲

1

,

朱欣娟

1

,

吴晓军

2

,

MATTHIAS Rätsch

3

(

1.

西安工程大学计算机科学学院

,

陕西西安

71 0048

;

2.

陕西师范大学计算机科学学院

,

陕西西安

71 0062

;

3.

洛特林根大学机械工程学院

,

德国洛特林根

727 62

)

摘要

:

针对复杂环境下人脸图像美感分类准确率低的问题

,

给出一种适用于人脸图像美感分类的网

络模型

F-Net

。

该模型以

LeNet-5

为基础网络

,

使用卷积层提取复杂背景下的人脸图像特征

,

优化

网络模型中的参数

,

改变模型中卷积层和全连接层特征元的数量

。

结果表明

,

本文给出的

F-Net

网

络模型在复杂环境背景下的人脸图像分类准确率达到

73%

,

较其他经典的卷积神经网络分类模型

相比性能更佳

。

关键词

:

卷积神经网络

;

LeNet-5

;

人脸识别

;

美感分类

;

图像处理

中图分类号

:

TP 391

文献标志码

:

A

Aesthetic classification of face ima

g

es based

on convolutional neural network model

WU Fei

1

,

Z HU Xin

j

uan

1

,

WU Xiao

j

un

2

,

MATT H IAS Rätsch

3

(

1.School of Com

p

uter Science

,

Xi'an Pol

y

technic Universit

y

,

Xi'an 7 10048

,

China

;

2.School of Com

p

uter Science

,

Shannxi Normal Universit

y

,

Xi'an 7 10062

,

China

;

3.De

p

artment of Mechatronics

,

Reutlin

g

en Universit

y

,

Reutlin

g

en 72762

,

German

y

)

Abstract

:

Aimed at the

p

roblem that the accurac

y

of face ima

g

e classification in com

p

lex environ-

ment is not hi

g

h

,

a network model F-Net suitable for aesthetic classification of face ima

g

es is

p

ro-

p

osed.Based on LeNet-5

,

the model uses convolutional la

y

ers to extract facial ima

g

e features in

com

p

lex back

g

rounds

,

o

p

timizes

p

arameters in the network model

,

and chan

g

es the number of

convolutional la

y

ers and full

y

connected la

y

er feature elements in the model.The ex

p

erimental re-

sults show that the F-Net network model

p

ro

p

osed in this

p

a

p

er has a face ima

g

e classification ac-

curac

y

of 73% in com

p

lex environment back

g

round

,

which is better than other classical convolu-

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