基于高波卷积神经网络的人脸识别方法研究

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5、sedonGaborConvolutionalNeuralNetwork作者：陈耀丹指导教师：王连明教授一级学科：电子科学与技术二级学科：电路与系统研究方向：智能信息处理学位类型：学术硕士东北师范大学学位评定委员会2016年5月独创性声明本人邦重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研充工作所取得的成果。据我所知，除了特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果。对本人的研究做出重要贡献的个人和集体。，均己在文中作了明确的说明本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：文至日期：以Ｉ。。学位论文使用授权书

6、本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规目Ｐ；定，东北师范大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版。，允许论文被查阅和借阅本人授权东北师范大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编本学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：指导教师签名；日期：么。日期：广‘三）学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编；：摘要人脸识别凭借其友好、直接、易于接受等特点在各项生物特征识别技术中脱颖而出

7、，在实际工程中应用越来越广泛。经过多年的发展，人脸识别技术取得了巨大的进步，但是由于人脸的非刚性和各种客观条件如光照、表情、姿态变化和遮挡的影响，自然场景下的人脸识别精度仍然有待于进一步提高。目前，大多数人脸识别算法都是根据先验知识人工地提取人脸浅层特征，再进行分类；深度学习则是借鉴人脑信息处理的分层级联方式，可以自动学习数据的深层特征以适应复杂情况下的分类任务，正逐渐成为模式识别领域的研究热点。在诸多深度学习模型中，卷积神经网络是一个应用局部感受野的多层感知器，对二维输入图形的平移、缩放和形变具有不变