技术特征：
技术总结
本发明提出一种基于Maxout多卷积神经网络融合的人脸识别方法，解决了单一网络对正负样本分类不均的技术问题，实现步骤为：利用回归树组合算法和仿射变换处理训练数据得到对齐后的数据库；提取对齐后数据库中人脸图像得到只有人脸区域图像的数据库；构建两个网络，利用Maxout方法得到融合后网络；利用只有人脸区域图像的数据库训练融合后卷积神经网络得到训练后的网络模型；测试图像预处理后对训练后的网络模型进行测试。本发明采用Maxout模块对两或多个子系统进行融合后依次接到全连接模块和输出模块，得到完整的人脸识别系统。本发明能很好的平衡卷积神经网络对正负样本的分类敏感度，提高人脸识别精度。
技术研发人员：侯彪;焦李成;张华;王爽;马晶晶;马文萍;冯捷;张小华
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2017.05.16
技术公布日：2017.09.22