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面对身份验证使用高效深卷积神经网络

文摘

最近人脸识别,面对验证成为许多研究者的兴趣范围,因为他们已经广泛应用于各种现实世界的应用。这项工作提出了不同的策略构建健壮的系统验证。一个高效深提出了卷积神经网络(CNN)用于身份验证。虽然各种方法用于完成验证,在这个工作中,CNN是代替,因为它在现有方法有几个优点。探索更健壮的CNN结构可以高度影响模型精度也在这工作。尽管面临身份验证最近收到了巨大的利益,很少有作品通过使用卷积神经网络。因此,在这项工作中,一个健壮的模型和有效的深度学习模式提出了显著提高分类性能在现有的工作。提出的模型评估使用标签面临在野外(LWF)数据集

Hayder m . Albehadili纳兹伊斯兰教

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