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《东华大学》 2019年
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永利赌场于课堂场景的脸面匹配深度学习算法研究

吴江林  
【摘要】:专科的学员课堂考勤严重挤占了课堂时间,市场身份核验增加了监考人员的储量,且效率低下。随着人工智能技术之研讨与艺术永利赌场领域的放开,不同领域遇到的题材都尝试着采用数理方法来解决,尤其在电脑视觉方向上,因为卷积神经网络具有强大的算计能力与非线性自主学习特征的性状,据此被广大永利赌场在实际场景的对象识别与验证工作中。之所以,为了达到节省大量之人头力、物力与提升工作效率的目的,本文采用深度学习方法解决课堂场景的脸面匹配问题。本文根据深度学习理论,规划了基于课堂场景数据的脸面图像分类算法,书法的规划思路主要从人脸图像预处理、面图像分类算法研究和实验分析三个组成部分阐述。老大,副教室采集大气象图像,利用人脸检测算法抓取人脸图像,名将被捕获的图像分类,制造成实验图像数据集。针对实际场景的图像样本质量较差的题材,本文使用直方图均衡与锐化增强算法处理人脸图像,过滤环境因素带来的影响并且有效地突出图像中的人脸信息。为了使模型更注意在专业区域学习判别特征,拓展了人脸对齐。从,本文重点设计了人脸图像分类算法,基金算法由分类模型与分类器Softmax构成,其中设计了三个模型结构:轻量级的卷积网络模型、基于Shortcut模块的网络模型与改进的生产结构模型。考虑到实验数据为质量较差的实际场景样本,并且为了加大学习难度和得到更具判别性的脸面特征向量,本文重点改进了唯物辩证法原本的Softmax,利用基于余弦间距的Softmax表现损失函数。穿越实验测试,轻量卷积网络最灵活,基于Shortcut的网络在不同数据集上性能最安静,改善后的生产网络对比未改进的生产网络提高了定点的精度,并且在小数目集上有稳定优势;基于余弦距离的Softmax很大程度上促进了模型对低质量样本的上学。由实验结果分析得出,本文推荐基于Shortcut模块的网络模型与基于余弦距离的Softmax的结合算法,名将该疗法永利赌场在实际场景环境复杂,募集样本不佳的情况下。末了,本文试验了不同模型和不同Softmax的结合算法方案,在训练过程中观察各算法的利率和Loss趋势,剖析各算法方案之高低势与适用数据集的特征。为检验算法的泛化性能和把提取特征的鉴别性,本文将算法预测得到的128维人脸特征表达向量可视化,考察对象之间的差别,使用余弦相似度公式进行相似度计算。对于未训练身份样本,书法依然可以匹配准确,试验结果进一步验证了唯物辩证法的行之有效。
【学位授予单位】:东华大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:TP391.41;TP18

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