Abstract-Face-igenkänning har blivit ett fascinerande fält för forskare. Motiveringen bakom det enorma intresset för ämnet är behovet av att förbättra noggrannheten hos många realtidstillämpningar. Komplexiteten i det mänskliga ansiktet och förändringarna på grund av olika effekter gör det mer utmanande att designa och införa ett kraftfullt beräkningssystem för mänskligt ansiktsigenkänning. I detta arbete presenterade vi en förbättrad strategi för att förbättra den mänskliga ansiktsigenkänningen med hjälp av ett Back-Propagation Neural Network (BPN) och funktioner extrahering baserat på korrelationen mellan utbildningsbilderna. Ett viktigt bidrag till detta arbete är generering av en ny uppsättning som kallas T-Dataset från den ursprungliga träningsdatauppsättningen, som används för att träna BPN. Vi genererade T-Dataset med hjälp av korrelationen mellan träningsbilderna utan att använda en konventionell bildtäthetsteknik. Den korrelerade T-Dataset ger en hög skillnad mellan träningsbilderna, vilket hjälper BPN att konvergera snabbare och uppnå bättre noggrannhet. Data och funktioner minskning är avgörande i processen ansikte erkännande, och forskare har nyligen fokuserat på det moderna Neural Network (NN). Därför använde vi en deskriptor för huvudkomponentanalys (PCA) för att visa att det finns en potentiell förbättring även med traditionella metoder. Vi använde fem avståndsmätningsalgoritmer och kombinerade dem för att få T-datasetet, som vi matade in i BPN. Vi uppnådde högre igenkänningsnoggrannhet med mindre beräkningskostnader jämfört med den nuvarande metoden genom att använda reducerade bildfunktioner. Vi testar den föreslagna ramen på två små datauppsättningar, YALE- och AT&T-datauppsättningarna, som grundsanningen. Vi uppnådde enorm exakthet. Dessutom utvärderar vi vår metod på en av toppmoderna referensdatauppsättningar, Labeled Faces in the Wild (LFW), där vi producerar en konkurrenskraftig ansiktsigenkänningsprestanda. Vi föreslog också en förbättrad ram för att förbättra ansiktsregistreringen med hjälp av djupt lärande om överföring. Vi använde förtränade modeller som ResNet50 och SeNet50 som tränade på datasetet VGGFace2. Vi använde LFW datasetet för att utvärdera vår metod, och vi uppnår hög noggrannhet. Det finns många befintliga algoritmer som hanterar den mänskliga ansiktsigenkänningen. Syftet med dessa algoritmer är att uppnå en optimal igenkänningshastighet eller nästan optimal igenkänningshastighet i realtid bearbetningstid. Ingen av algoritmerna uppnådde dock en igenkänningsgrad på 100 %. Därför är människans ansiktsigenkänning ett otroligt spännande område för forskare. Den neurala nätverket klassificerare är beroende av robusta funktioner extraktionsmetoder. Neural nätverk fungerar bra med en låg felfrekvens genom att mata stark distinktion mönster och funktioner. Denna forskning motiveras av de nackdelar och begränsningar som finns i befintliga system. Befintliga metoder återger enkla förbearbetningsmetoder såsom ansiktsdetektering och enkel bildregistrering. Därför ansåg vi att det finns en potentiell förbättring genom att införa stark bildregistrering baserad på djupt lärande och en stark karaktärsextraktionsmetod som kan ge en stark distinktion av de funktioner som bygger på befintliga funktionsextraktionsmetoder som PCA och LBP. Att använda fem distansmetoder och kombinera dem kommer att ge ett tydligt mönster som hjälper NN att konvergera snabbare och mer exakt. Att få T-Set baserat på korrelationen mellan träningsdata kommer att ge en robust träningsdata som vi använde som en inmatning av NN. Varje distansmetod fungerar bra i olika riktningar. Därför bidrar tillsats av en hållfasthetsfaktor till att förbättra noggrannheten. Den föreslagna ramen är uppdelad i fem steg enligt bild 1. 1) Förbehandling steg: Ansiktsigenkänning behöver enorma lagring och CPU resurser. Därför tillämpade vi några av förbehandlingarna för att minska datortiden. Haar-cascade detektion används för att upptäcka ansiktet sedan beskärde vi ansiktet för att minska bakgrundseffekten. Vi konverterade bilderna till en gråskala bild och använde sedan en histogram equalizer för att minska bullereffekten. Slutligen ändrar vi bilderna till den storlek vi föredrog. 2) Funktioner extrahering: Vi använde PCA algoritmen för att minska dimensionaliteten av bilderna genom att eliminera redundant data mellan träningsbilderna samtidigt behålla variationen mellan dem. PCA omvandlar datasetet till en ny uppsättning variabler som kallas de viktigaste komponenterna (PC). Den första datorn behåller den maximala variationen i datauppsättningen. PCA sorterar Eigen-Vectors och väljer att toppa K-värden för att minska dimensionerna. Utbildningsdatauppsättningen måste skalas, och komplexiteten i beräkningen av kovariansmatrisen är några av nackdelarna med PCA. Vi använde dock PCA för att bevisa att det finns en potentiell noggrannhetsförbättring 978-1-5386-9120-5/18/$31.00 ©2018 IEEE
När det gäller beräkningskraft är minskningen av data och funktion i ansiktsigenkänningsprocessen väsentlig och forskarna har nyligen fokuserat på användningen av moderna neurala nätverk för automatiserad analys REF.