基于深度学习的人脸识别

 2022-07-14 02:07

论文总字数：1830字

扩充训练集

使用Cook-Torrance模型生成如下图片

图1-1 Cook-Torrance模型生成图片

扩充训练集识别效果

表2-1 Cook-Torrance模型生成图片训练记录

迭代次数

Test acc

Test loss

Train loss

0

0.0025

6.25586

7.02153

200

0.456875

3.10111

3.44924

400

0.7925

0.960291

3.04043

600

0.89

0.504727

0.941217

800

0.946875

0.300117

0.619631

1000

0.976875

0.190436

0.0840416

1200

0.966875

0.186759

0.910046

1400

0.978125

0.130751

0.00952794

1600

0.98125

0.10975

0.0280898

1800

0.98375

0.164874

0.547548

2000

0.984375

0.118263

0.00247999

2200

0.9775

0.153099

0.00593862

2400

0.98375

0.182122

3.10298e-005

2600

0.9825

0.133987

0.00013727

2800

0.9875

0.0879754

0.0296781

Vgg-16在MUCT数据库上的微调

表3-1 MUCT数据库训练记录

迭代次数

Test acc

Test loss

Train loss

0

0.00125

6.09871

6.77739

40

0.03625

5.44928

5.53218

80

0.125

5.19996

5.18764

120

0.27875

4.46124

4.29199

160

0.5825

2.79466

4.98128

200

0.865

1.10783

1.6463

240

0.97375

0.400018

0.24024

280

0.99125

0.139569

0.315475

320

0.99625

0.0615548

0.249584

360

0.995

0.0517763

0.116676

400

0.99375

0.0387854

0.0700128

440

0.99875

0.0161018

0.040963

480

0.99625

0.028108

0.0528883

520

0.99625

0.0211374

0.0877378

560

0.995

0.0190692

0.00144178

图3-1 Test accuracy

图3-2 Test loss

图3-2 Train loss

Vgg-16在深度图上的微调

表4-1 原始深度图训练记录

迭代次数

Test acc

Test loss

Train loss

0

0.00625

6.82352

8.46296

400

0.045833

4.95829

4.54335

800

0.38125

2.87343

1.97032

1200

0.529167

2.15675

0.549867

1600

0.625

1.74995

0.352125

2000

0.739583

1.25592

0.0956699

2400

0.710417

1.4166

0.279212

2800

0.779167

1.14456

0.00110553

3200

0.81875

0.90242

0.00173616

3600

0.839583

0.837011

9.35951e-005

4000

0.845833

0.846189

0.000595685

4400

0.839583

0.824112

0.0570602

4800

0.833333

0.853865

0.000217681

5200

0.845833

0.880347

0.00291841

5600

0.847917

0.810401

0.000180236

图4-1 Test accuracy

图4-2 Test loss

图4-3 Train loss

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