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基于目标检测模型的人脸识别技术

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

  • 0 引言
  • 1 SSD＿MobileNetv1网络模型
  •   1.1 SSD卷积神经网络
  •   1.2 MobileNetv1网络
  • 2 系统设计与实现
  •   2.1 人脸识别系统设计
  •   2.2 人脸图像预处理
  • 3 实验仿真
  •   3.1 系统实验
  •   3.2 实验结果与分析
  • 4 结束语

    • 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

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/e5f353f6675fdc045390edde.html