| 基于特征向量提取和SVM分类器的课堂人脸识别研究 |
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| 引用本文： | 黄丽媛,吴南寿,王雪花,曾亚光,韩定安,周月霞.基于特征向量提取和SVM分类器的课堂人脸识别研究[J].仪器仪表用户,2019(2):15-17. |
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| 作者姓名： | 黄丽媛 吴南寿 王雪花 曾亚光 韩定安 周月霞 |
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| 作者单位： | 佛山科学技术学院物理与光电工程学院;佛山科学技术学院电子信息工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61805038);2018年佛山科学技术学院研究生自由探索基金项目(2018LGZ01) |
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| 摘 要： | 针对课堂考勤时人脸角度、表情变化和人脸部分遮挡导致人脸识别算法识别不准的问题,本文提出一种基于特征向量提取和SVM(SupportVectorMachine)分类器的人脸识别方法。其中,深度神经网络模型经过三元组损失函数(tripletloss)优化可以提取人脸图像在欧氏空间的特征向量,将特征向量输入SVM分类器进行训练,利用训练好的SVM分类器可进行人脸识别。在实际课堂考勤实验中,本文提出的人脸识别方法在人脸角度、表情变化和人脸部分遮挡的情况下人脸识别准确率能达到92.68%。
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| 关 键 词： | 人脸识别 课堂考勤 特征向量 SVM |
Research on Classroom Face Recognition Based on Feature Vector Extraction and SVM Classifier |
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| Huang Liyuan,Wu Nanshou,Wang Xuehua,Zeng Yaguang,Han Dingan,Zhou Yuexia.Research on Classroom Face Recognition Based on Feature Vector Extraction and SVM Classifier[J].Electronic Instrumentation Customer,2019(2):15-17. |
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| Authors: | Huang Liyuan Wu Nanshou Wang Xuehua Zeng Yaguang Han Dingan Zhou Yuexia |
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| Affiliation: | (School of Physics and Optoelectronic Engineering;School of Electronic Information Engineering, Foshan University,Guangdong, Foshan, 528200, China) |
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| Abstract: | Huang Liyuan;Wu Nanshou;Wang Xuehua;Zeng Yaguang;Han Dingan;Zhou Yuexia(School of Physics and Optoelectronic Engineering;School of Electronic Information Engineering, Foshan University,Guangdong, Foshan, 528200, China) |
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| Keywords: | face recognition class attendance feature vector SVM |
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