基于深度栈式自编码网络的面部年龄识别-豆柴文库

基于深度栈式自编码网络的面部年龄识别.docx

2024-10-24

5金币

11KB

3页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/3

2/3

3/3

在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

基于深度栈式自编码网络的面部年龄识别 Title:FacialAgeRecognitionbasedonDeepStackedAutoencoderNetwork Abstract: Facialagerecognitionisanimportantresearchareawithawiderangeofapplications,suchasageestimation,ageprogression/regression,andbiometricauthentication.Traditionalagerecognitionmethodsoftenrelyonhandcraftedfeatures,whicharesensitivetovariationsinlightingconditions,viewpoints,andfacialexpressions.Toaddresstheselimitations,thispaperproposesafacialagerecognitionmethodbasedondeepstackedautoencodernetwork(DSAN). 1.Introduction Facialagerecognitionhasattractedsignificantattentionduetoitsnumerouspracticalapplicationsinvariousfields,includingsocialmediaanalysis,securitysystems,andhealthcare.Theabilitytoaccuratelyestimatetheageofanindividualfromafacialimagecanprovidevaluableinformationforpersonalizedservicesanddemographicanalysis.However,ageestimationfromfacialimagesisachallengingtaskduetothecomplexvariationsinfacialappearancecausedbyfactorssuchasaging,lighting,pose,andexpressionchanges. 2.RelatedWork Previousstudiesonfacialagerecognitionhaveprimarilyfocusedonfeatureextractiontechniquesandageestimationalgorithms.TraditionalmethodsoftenutilizehandcraftedfeaturessuchasLocalBinaryPatterns(LBP),Scale-InvariantFeatureTransform(SIFT),andHistogramofOrientedGradients(HOG).However,thesemethodsarelimitedbytheirdependenceonmanualfeatureengineeringandtheirinabilitytocapturehigh-levelsemanticinformation. 3.DeepStackedAutoencoderNetwork(DSAN) Theproposedfacialagerecognitionmethodutilizesdeepstackedautoencodernetwork(DSAN)forageestimationfromfacialimages.DSANisatypeofunsupervisedneuralnetworkarchitecturethatcanlearnhierarchicalrepresentationsofdatathroughmultiplelayersofautoencoders.Autoencodersareneuralnetworksthataimtoreconstructtheirinputdataattheoutputlayer,whichforcesthenetworktolearnuseful,compactrepresentationsoftheinputdata. 4.ArchitectureofDSAN TheDSANarchitectureconsistsofmultiplelayersofencoderanddecoderpairs,formingadeepneuralnetwork.Eachencoderlearnsahierarchicalrepresentationoftheinputdataa

相关资料

基于深度栈式自编码网络的面部年龄识别.docx

2024-10-24

11KB

基于改进稀疏栈式编码的车型识别.docx

基于改进稀疏栈式编码的车型识别基于改进稀疏栈式编码的车型识别摘要：随着交通的发展，车辆型号识别在智能交通系统中的应用越来越重要。本文提出了一种基于改进稀疏栈式编码的车型识别算法。首先介绍了稀疏栈式编码的基本原理和流程，并针对其不足之处进行了改进。然后，构建了一个车型图像数据集，并对数据进行预处理和特征提取。接下来，基于改进稀疏栈式编码方法，在数据集上进行实验，并与其他常用的车型识别算法进行对比。实验结果表明，改进的稀疏栈式编码算法在车型识别任务上取得了较好的性能。关键词：车型识别；稀疏栈式编码；特征提取；

2024-10-20

11KB

基于栈式自编码神经网络的脑电信号情绪识别.docx

基于栈式自编码神经网络的脑电信号情绪识别基于栈式自编码神经网络的脑电信号情绪识别摘要：脑电信号是一种非常有用的生物信号，可以被应用于情绪识别等领域。然而，脑电信号的特征提取和情绪识别是一个复杂的过程，需要强大的模型来实现。本文提出了一种基于栈式自编码神经网络的方法来解决这个问题。通过对脑电信号进行预处理和特征提取，我们构建了一个多层的自编码神经网络，并通过训练来提高其情绪识别能力。实验证明，我们的方法在情绪识别任务上取得了较好的性能。关键词：脑电信号、情绪识别、特征提取、自编码神经网络1引言情绪是人类日常

2024-10-24

11KB

基于栈式自编码网络的故障诊断方法研究.docx

基于栈式自编码网络的故障诊断方法研究基于栈式自编码网络的故障诊断方法研究摘要：故障诊断是现代工业系统中十分重要的一项任务。为了提高故障诊断的准确性和效率，本文提出了一种基于栈式自编码网络的故障诊断方法。首先，介绍了栈式自编码网络的基本原理和结构。接着，详细探讨了如何将栈式自编码网络应用于故障诊断任务中，并提出了相应的模型构建和训练方法。最后，通过实验验证了该方法的有效性。关键词：故障诊断，栈式自编码网络，模型构建，训练方法1.引言故障诊断是工业系统维护与运行过程中十分重要的一环。准确快速地对系统故障进行诊

2024-10-20

11KB

基于栈式自动编码机的手写字符识别算法研究.docx

基于栈式自动编码机的手写字符识别算法研究基于栈式自动编码机的手写字符识别算法研究摘要：手写字符识别一直是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。近年来，深度学习技术的发展为手写字符识别算法的性能提供了巨大的提升空间。本文通过研究基于栈式自动编码机的手写字符识别算法，旨在提出一种更加有效和准确的手写字符识别方法。通过实验证明了栈式自动编码机可以适用于手写字符识别任务，并且具有较好的识别准确性和鲁棒性。关键词：手写字符识别，深度学习，栈式自动编码机1.引言手写字符识别一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点。

2024-10-17

11KB