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基于深度學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-23 01:52
  隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)和計(jì)算機(jī)硬件的快速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)逐漸成為圖像識(shí)別的核心技術(shù)。得益于近幾年深度學(xué)習(xí)算法的不斷進(jìn)化,為實(shí)現(xiàn)人臉圖像的高精度識(shí)別提供了良好的研究條件。本文圍繞深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法對(duì)人臉識(shí)別進(jìn)行研究。人臉識(shí)別系統(tǒng)通過攝像頭輸入視頻圖像數(shù)據(jù),在檢測(cè)到人臉后采用日標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)人臉的性別、年齡、表情這二種特征進(jìn)行分析,最終輸出所識(shí)別的結(jié)果。針對(duì)人臉識(shí)別過程中的環(huán)境因素、人為采集的人臉數(shù)據(jù)較少、單個(gè)識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率不高等難題,文中給出了相應(yīng)的解決辦法,并最終通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。主要就以下幾個(gè)方面展開了研究:(1)構(gòu)建組合型數(shù)據(jù)庫(kù),以提升實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。避免直接采用網(wǎng)絡(luò)公開的數(shù)據(jù)集,通過人為采集和網(wǎng)絡(luò)爬蟲的方式構(gòu)成組合型數(shù)據(jù)庫(kù)。(2)采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)解決數(shù)據(jù)量不足以及客觀因素的問題。對(duì)組合型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行多種不同方式的數(shù)據(jù)增強(qiáng),增加多種光照、角度的環(huán)境條件,提高組合型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量及豐富度。(3)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的搭建和訓(xùn)練;趯(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,通過設(shè)計(jì)小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并采用級(jí)聯(lián)的方式,解決了單個(gè)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率低的問題,實(shí)現(xiàn)...

【文章頁(yè)數(shù)】:70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-5:論文組織結(jié)構(gòu)??論文共分六章,每章的內(nèi)容如下:??

圖1-5:論文組織結(jié)構(gòu)??論文共分六章,每章的內(nèi)容如下:??

進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。??1.5論文組織結(jié)構(gòu)??圖1-5為本文的組織結(jié)構(gòu)。??第一章緒論??1.1研究背景1.2國(guó)內(nèi)外研究1.3論文研究1.4主要研究1.S論文組織??與意義?現(xiàn)狀與存在問題?路線?內(nèi)容及創(chuàng)新?結(jié)構(gòu)??第二章人臉識(shí)別技術(shù)介紹??2.1人臉識(shí)別概述2.3視頻中人臉....


圖1-1日常生活中的人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景??盡管如此,人臉識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用層面還有很多值得研究的地方

圖1-1日常生活中的人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景??盡管如此,人臉識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用層面還有很多值得研究的地方

??第一章緒論???第一章緒論??隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,人工智能的概念越來越深入人心。而作為研宄??熱點(diǎn)的人臉識(shí)別技術(shù),也逐漸走進(jìn)人們的日常生活。例如智能手機(jī)系統(tǒng)自帶的人??臉掃描解鎖屏幕功能、支付寶等購(gòu)物軟件通過掃描人臉免密支付、飛機(jī)檢票時(shí)面??向鏡頭來完成人臉核對(duì)。??圓....


圖1-2人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)??目前為止,將人臉識(shí)別系統(tǒng)部署在智能按摩椅上需要攻克的主要難點(diǎn)體現(xiàn)為??

圖1-2人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)??目前為止,將人臉識(shí)別系統(tǒng)部署在智能按摩椅上需要攻克的主要難點(diǎn)體現(xiàn)為??

?廈門理工學(xué)脘碩士學(xué)位論文???大校比如當(dāng)用戶的年齡被識(shí)別出是老人或者兒童,按摩椅將設(shè)置初始按摩力度??為最;比如用戶在按摩過程中被識(shí)別出疼痛的表情,按摩椅將會(huì)降低按摩力度。??這就是整個(gè)研兔項(xiàng)目的選題背景。圖1-2所示為完整的人臉識(shí)別過程圖。??(a)智能按摩椅?(b)攝像頭....


圖2-1人臉識(shí)別過程圖??近幾年卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的逐漸興起,特別是在圖像識(shí)別領(lǐng)域,作為一種??

圖2-1人臉識(shí)別過程圖??近幾年卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的逐漸興起,特別是在圖像識(shí)別領(lǐng)域,作為一種??

?廈門理工學(xué)院碩士學(xué)位論文???第二草人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)基礎(chǔ)??本文的人臉圖像識(shí)別過程一般分為以下三步:一是通過智能按摩椅上的攝像??頭對(duì)用戶人臉圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)捕捉;二是通過人臉大數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練,??從而得到特征模型;三是對(duì)捕捉到的實(shí)時(shí)人臉圖像進(jìn)行特征提取,其中特征例如....



本文編號(hào):3935273

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