基于轻量级卷积神经网络的智能眼镜人脸识别系统

发布时间：2020-09-11 22:13

　　 随着可穿戴电子设备的快速发展,智能眼镜、智能手环及智能头盔等智能化产品的研发设计成为了热点话题。这些产品在公共安全,金融,日常生活等领域都有着巨大的应用价值。本文通过对现有的智能眼镜的系统设计和研究,发现其中的不足之处,并提出了改进方法,同时进行智能眼镜的应用化拓展。本文的主要研究内容如下:通过对智能眼镜等可穿戴电子设备的国内外文献的查阅,对智能眼镜的技术现状有了更加深入了解,分析了语音交互技术、触摸屏交互技术在智能眼镜上的应用和设计,开发出一款融合了语音交互模块、触摸控制模块、拍照、语音通话等相关功能模块的智能眼镜系统。丰富了系统智能化方面的应用,并对设计过程中所遇到的技术问题进行了总结与分析比较。针对智能眼镜图像数据采集不清晰的问题,设计一种基于高速图像传感器的数据采集智能眼镜电路系统设计。通过采用CMOS图像传感器对摄像头部分的电路进行设计及优化,并优化了整个系统的数据缓存电路。解决了智能眼镜在数据采集时的图像质量不佳及系统储存不足等问题,提高了系统的流畅性。并对智能眼镜进行测试,验证了电路设计的合理性和有效性。针对在智能眼镜上实现人脸识别系统时,硬件条件有限及处理速度慢等问题,提出一种基于轻量级卷积神经网络的人脸识别方法。通过对数据集采用剪裁,旋转等方式增强样本数据。然后采用基于MobileNet的轻量级卷积神经网络对样本数据进行特征提取,并采用SSD目标检测器对样本数据中的人脸进行识别。最后和传统卷积神经网络人脸识别算法比较,验证了算法的优越性和有效性。
【学位单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41;TP183
【部分图文】：

智能眼镜实物佩戴图

论文结构示意图

系统整体框架图

【参考文献】

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本文编号：2817238