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1.
针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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为了解决传统人脸识别算法对低分辨率人脸图片识别效果不佳的问题,提出了一种轻型判别自归一化神经网络,能够从高分辨率及其对应的低分辨率图像中提取具有判别性的特征,并将特征耦合映射到共同的子空间。该模型引入缩放指数线性单元,具有自归一化属性,能够加速收敛。为了最小化类内距以及扩大类间距,基于高低分辨率图像特征之间的判别性和相似度,对现有的损失函数进行了优化,从而使得相同类别的特征更紧凑。提出的方法在一个标准人脸数据集以及两个监控数据集上的识别率分别达到了95.57%、94.10%和84.56%,优于其他算法,适用于非限制条件下的低分辨率人脸识别。 相似文献
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随着人工智能、物联网技术的高速发展,基于深度学习的人脸识别算法已非常成熟,已在智慧校园中应用实施。研究了在智慧校园中一脸通的应用场景,通过智慧校园的建设实践,师生可以通过刷脸进出学校大门及宿舍、刷脸签到、刷脸消费等,真正实现了一脸通智慧校园建设。 相似文献
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针对人脸图像系统介绍了基于复杂背景下人脸图像识别算法的应用,针对人脸识别问题,研究信息融合在人脸识别方法中的应用.本研究工作通过改进的LBP模式进行人脸识别,把彩色图像与人体生理特征结合到一起进行分析,给出了改进LBP算法公式,通过LBP算法公式计算出权重值,达到了提高人脸识别鲁棒性的效果. 相似文献
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在公共安全领域查找关键人,需在视频中比对素描进行检索.为此,改进了仅依靠对素描和视频数据中的人脸提取整体或者局部特征的识别算法,将人脸识别问题转为人脸检索问题,把这2种媒体数据表示为第3种数据,即图像列表.通过比较图像列表完成最终的特征比对.所设计的系统扩展了人脸识别的研究范围,且支持多种媒体数据的检索.对比人脸视频分析融合系统,对素描-视频数据进行人脸识别,结果显示,所提出算法的正确识别率和曲线下面积都有相应提高,而等错误率降幅显著. 相似文献