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| DTCNN的人脸识别算法的Map-Reduce并行化实现研究 | |
| 作者姓名： | 郭礼华 牛新亚马军 刘彦能 |
| 作者单位： | 1. 华南理工大学 电子与信息学院, 广州 510640;2. 广东创能科技有限公司, 广州 510260 |
| 基金项目： | 国家科技计划支撑项目(2013BAH65F01-2013BAH65F04);广州市科技计划(2012J2200010);广东省科技计划(2012B091100060);中央高校基本科研业务费专项资金(2013ZZ0054) |
| 摘 要： | 传统人脸识别算法都采用基于特征提取的解决方案,所以有效的特征需要很强的先验知识和丰富的工程经验.本文引入深度平 铺卷积神经网络（deep tiled convolutional neural networks,DTCNN）,利用深度平铺卷积神经网络的特征学习能力来实现 人脸识别,可是由于深度平铺卷积神经网络的运算复杂度高,并且在处理海量数据时会出现训练时间过长,内存占用大等问题.为此本 文提出一种Map-Reduce并行化的DTCNN算法.实验表明,深度平铺卷积神经网络能够获得比传统经典人脸识别更好的性能,而 Map-Reduce的引入又极大地减少了大数据集下的系统训练时间. |
| 关 键 词： | 深度平铺卷积神经网络 Map-Reduce 人脸识别 特征学习 |
| 收稿时间： | 2013-11-29 |
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