基于深度学习算法的人脸识别应用研究

发布时间:2024-03-23 01:52
  随着卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)和计算机硬件的快速发展,深度学习逐渐成为图像识别的核心技术。得益于近几年深度学习算法的不断进化,为实现人脸图像的高精度识别提供了良好的研究条件。本文围绕深度学习相关算法对人脸识别进行研究。人脸识别系统通过摄像头输入视频图像数据,在检测到人脸后采用日标检测算法对人脸的性别、年龄、表情这二种特征进行分析,最终输出所识别的结果。针对人脸识别过程中的环境因素、人为采集的人脸数据较少、单个识别神经网络的准确率不高等难题,文中给出了相应的解决办法,并最终通过实验进行了验证。主要就以下几个方面展开了研究:(1)构建组合型数据库,以提升实验结果的准确性。避免直接采用网络公开的数据集,通过人为采集和网络爬虫的方式构成组合型数据库。(2)采用数据增强解决数据量不足以及客观因素的问题。对组合型数据库进行多种不同方式的数据增强,增加多种光照、角度的环境条件,提高组合型数据库的数量及丰富度。(3)深度学习网络的搭建和训练。基于对卷积神经网络的研究,通过设计小型神经网络并采用级联的方式,解决了单个识别网络准确率低的问题,实现...

【文章页数】:70 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1-5:论文组织结构??论文共分六章,每章的内容如下:??

图1-5:论文组织结构??论文共分六章,每章的内容如下:??

进一步提高识别的准确率。??1.5论文组织结构??图1-5为本文的组织结构。??第一章绪论??1.1研究背景1.2国内外研究1.3论文研究1.4主要研究1.S论文组织??与意义?现状与存在问题?路线?内容及创新?结构??第二章人脸识别技术介绍??2.1人脸识别概述2.3视频中人脸....


图1-1日常生活中的人脸识别应用场景??尽管如此,人脸识别技术在应用层面还有很多值得研究的地方

图1-1日常生活中的人脸识别应用场景??尽管如此,人脸识别技术在应用层面还有很多值得研究的地方

??第一章绪论???第一章绪论??随着互联网技术的不断发展,人工智能的概念越来越深入人心。而作为研宄??热点的人脸识别技术,也逐渐走进人们的日常生活。例如智能手机系统自带的人??脸扫描解锁屏幕功能、支付宝等购物软件通过扫描人脸免密支付、飞机检票时面??向镜头来完成人脸核对。??圆....


图1-2人脸图像识别系统??目前为止,将人脸识别系统部署在智能按摩椅上需要攻克的主要难点体现为??

图1-2人脸图像识别系统??目前为止,将人脸识别系统部署在智能按摩椅上需要攻克的主要难点体现为??

?厦门理工学脘硕士学位论文???大校比如当用户的年龄被识别出是老人或者儿童,按摩椅将设置初始按摩力度??为最小;比如用户在按摩过程中被识别出疼痛的表情,按摩椅将会降低按摩力度。??这就是整个研兔项目的选题背景。图1-2所示为完整的人脸识别过程图。??(a)智能按摩椅?(b)摄像头....


图2-1人脸识别过程图??近几年卷积神经网络(CNN)的逐渐兴起,特别是在图像识别领域,作为一种??

图2-1人脸识别过程图??近几年卷积神经网络(CNN)的逐渐兴起,特别是在图像识别领域,作为一种??

?厦门理工学院硕士学位论文???第二草人脸检测和识别技术基础??本文的人脸图像识别过程一般分为以下三步:一是通过智能按摩椅上的摄像??头对用户人脸图像进行实时捕捉;二是通过人脸大数据进行神经网络的模型训练,??从而得到特征模型;三是对捕捉到的实时人脸图像进行特征提取,其中特征例如....



本文编号:3935273

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