基于Prewitt算子的卷积神经网络人脸识别方法.pdf

【基于Prewitt算子的卷积神经网络人脸识别方法】 人脸识别技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来受到广泛关注。由于其非侵入性、无接触性和方便性，人脸识别在安全监控、移动设备解锁、社交媒体身份验证等多个领域都有广泛应用。然而，人脸识别面临诸多挑战，如光照变化、表情变化、遮挡等因素都会影响识别效果。 本文提出了一种结合Prewitt算子和卷积神经网络(CNN)的人脸识别方法，旨在提高识别性能。Prewitt算子是一种边缘检测算子，它能够有效地增强图像中的边缘信息，从而提高特征提取的准确性。在人脸识别过程中，预处理步骤至关重要，而Prewitt算子的应用可以优化原始图像的质量，使得后续的CNN训练更为有效。 论文中提到的方法对人脸图像进行了预处理，包括直方图均衡化和Prewitt算子的应用。直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像细节更明显；接着，通过Prewitt算子，进一步强化图像的边缘信息，有助于CNN捕捉到关键的人脸特征。 接下来，经过预处理的图像被输入到卷积神经网络中进行训练。CNN作为一种深度学习模型，擅长从复杂的数据中自动学习特征，尤其在图像识别任务中表现优秀。在训练过程中，采用了指数衰减的学习率策略，这可以加速模型在初期阶段的学习速度，同时避免在后期陷入局部最优。此外，L2正则化和Dropout技术被用来防止过拟合，L2正则化通过对权重参数施加惩罚项来减少模型的复杂性，Dropout则在训练过程中随机关闭部分神经元，强制模型学习更多的鲁棒特征。 在ORL人脸数据库上的实验结果显示，这种方法的识别时间为0.2秒，识别率达到了98.1%，这表明了Prewitt算子与CNN的结合对于提升人脸识别效率和准确性的显著效果。实验结果证明了该方法的有效性，并且在实际应用中具有一定的优越性。 总结起来，这篇论文提出的基于Prewitt算子的卷积神经网络人脸识别方法，通过预处理步骤增强了图像特征，结合深度学习模型实现了高效的特征学习和识别。这种方法不仅缩短了识别时间，提高了识别率，而且对于应对光照、表情等变化有较好的适应性，为未来的人脸识别技术提供了新的思路和实践参考。