论文摘要
为了改善当前人脸识别技术存在准确率低、算法运行速度慢和无法识别多个目标的问题,提出一种基于目标检测模型SSD_MobileNetv1的人脸识别方法,搭建Tensorflow Object Detection API框架,对人脸图像进行数据清洗和过滤来减少噪声对识别的影响,用MobileNetv1网络对图像进行特征提取,输入至SSD网络进行训练,使用梯度下降法优化训练网络中的权重。实验结果表明,多人脸识别目标定位准确、识别准确率高及模型训练的收敛速度加快,具有鲁棒性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙彦,丁学文,雷雨婷
关键词: 人脸识别,神经网络,数据清洗,梯度下降
来源: 计算机与网络 2019年22期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 天津职业技术师范大学电子工程学院,天津市高速铁路无线通信企业重点实验室
分类号: TP391.41;TP183
页码: 68-71
总页数: 4
文件大小: 1545K
下载量: 233