MTCNN和RESNET的人脸识别弹库门禁系统研究

发布时间：2023-09-24 19:27

　　我军实战化水平越来越高,弹库的工作量日益加大,对于弹库的门禁管理提出了更高的要求。本文提出联合MTCNN和RESNET算法设计人脸特征点检测以及人脸识别的方法设计弹库门禁系统。使用MTCNN实现人脸检测,获得人脸预测框及眼、鼻、嘴特征点;然后使用深层RESNET搭建孪生网络实现人脸的分类识别。门禁实验结果表明,本文算法的人脸特征点检测以及人脸识别准确率达到门禁系统要求。

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【文章目录】：
引言
1 人脸检测
    1.1 数据处理：构建图像金字塔
    1.2 通过P-Net生成预选框
    1.3 通过R-Net精化预测窗口
    1.4 通过O-Net进一步精化输出人脸预测框及特征点
2 人脸识别
    2.1 深度残差网络
    2.2 孪生网络
    2.3 Triplet Loss
3 仿真实验与结果分析对比
    3.1 MTCNN模型训练
    3.2 RESNET模型训练
    3.3 实验结果分析
结语



本文编号：3848609