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《湖北理工学院》 2019年
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基于深度学习之脸面识别研究

江白华  
【摘要】:身份识别技术在当代社会生存中担任着很重大的角色,与人们的存在息息相关。面身份识别技术具有直观性优异、非接触性强以及结构性好等优势,把广大永利赌场到安防领域、公安领域、开发领域等。属于深度学习之卷积神经网络(CNN)推动了人脸识别技术之腾飞,如今基于CNN的脸面识别较传统艺术占据更大的劣势。基于人工设计特征的民俗人脸识别技术,事在人为获取特征的储量很大,辨认效果易受个人主观与场景的局限,导致实时性与准确度不高。而使用卷积神经网络识别人脸,可以避免复杂的特色提取,直接学习到最佳的图像特征,在不同景象的永利赌场下具有鲁棒性、实时性。ResNet、DenseNet网络是近年提出的,模型效果最好。ResNet可达152层,但是深层网络导致训练效率低;DenseNet的稠密连接方式,可导致隐含的吃水监督,有助于培训更深层次的网络架构,但是这种特点重用会导致持续层引入冗余特征信息。穿越参考ResNet网络结构,引入DenseNet稠密连接结构,本文设计了12层的CNN模型架构。在保证一定的特色重用下,但不至于引入太多的冗余信息,该网络具有优秀的信息流传递性,隐含的吃水监督。在网络中引入批归一化与Dropout改进网络,进一步缓解过拟合,训练网络参数的简化算法选择Adam,激活函数选择ReLU。合同一定的鉴别速度与精确度,降低对计算机软件资源之依赖性,贯彻了口脸的在线识别。在CASIA-webface面库训练所筹的CNN模型,针对训练结果调整模型超参数,得到最优模型,再与VGG16、ResNet14模型对照,检验该CNN模型的习性优异,在CASIA-webface上可达到95.6%上述的统考准确度。穿越调用OpenCV库自带的Haar Cascade列入器实现人脸检测功能,并在人脸检测与人脸识别之间增加去模糊图片步骤,过滤清晰度低的图形,进一步增进识别效果。末了,本文的脸面识别系统测试结果在92.5%控制,辨认速度在1s以内,满足人脸识别系统之规划要求。贪图[65]外部[7]参[70]
【学位授予单位】:湖北理工学院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:TP391.41;TP18

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【参考文献】
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