人臉識別是通過利用人的臉部特征信息來進行身份識別的一種與生物識別有關(guān)的技術(shù)。人臉識別系統(tǒng)主要涵蓋了四個方面,這四個方面是人臉圖像收集檢查、人臉識別提前處理、人臉圖像特征提取然后進行匹配與特征提取驗證。人臉識別技術(shù)核心思想是運用人工智能技術(shù)。本文主要研究如何更好地利用深度學習工具,將人臉識別技術(shù)運用在工程實踐中,主要研究內(nèi)容如下:首先進行了系統(tǒng)各個模塊功能的規(guī)劃和整體框架的設(shè)計,以深度學習開源Caffe為平臺,C++語言編寫動態(tài)鏈接庫為工具,設(shè)計并實現(xiàn)了人臉檢測,人臉圖像預(yù)處理,人臉識別模塊。然后本文完成了人臉識別模型的訓練,整體系統(tǒng)的實現(xiàn),并在訓練得到的人臉模型基礎(chǔ)上加入了自己創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集實現(xiàn)了打卡功能。前期工作主要是建立人臉數(shù)據(jù)庫,人臉檢測模塊主要運用深度學習里的MTCNN來實現(xiàn),人臉識別運用歸一化處理和人臉對齊原理。最后在通過webface訓練好模型,最后輸入自己的數(shù)據(jù)集檢測。最后進行系統(tǒng)檢測,結(jié)果表明本文設(shè)計的四個模塊可單獨實現(xiàn)功能且效果良好,整體系統(tǒng)能夠流暢運行,達到預(yù)期效果

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 文章組織結(jié)構(gòu)
2 系統(tǒng)涉及相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 CNN
    2.2 CNN結(jié)構(gòu)及原理
    2.3 深度學習框架
3 人臉打卡系統(tǒng)需求分析與設(shè)計
    3.1 人臉打卡系統(tǒng)需求分析與框架設(shè)計
    3.2 人臉圖像數(shù)據(jù)庫設(shè)計
    3.3 人臉圖像檢測設(shè)計
    3.4 人臉圖像預(yù)處理設(shè)計
4 人臉打卡系統(tǒng)實現(xiàn)
    4.1 開發(fā)環(huán)境配置
    4.2 人臉圖像檢測
    4.3 人臉圖像預(yù)處理
    4.4 人臉圖像識別
    4.5 人臉打卡功能的實現(xiàn)
5 人臉打卡系統(tǒng)測試與結(jié)果
    5.1 人臉檢測測試模塊
    5.2 人臉圖像預(yù)處理測試模塊
    5.3 人臉識別模塊檢測
6 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻



本文編號：3760667