基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偽裝人臉識(shí)別
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：467 K
標(biāo)簽： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 偽裝人臉識(shí)別 SqueezeNet網(wǎng)絡(luò)模型
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文檔介紹：偽裝人臉識(shí)別在刑偵安防領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用價(jià)值。針對(duì)現(xiàn)階段對(duì)偽裝人臉識(shí)別的研究較少、算法魯棒性不強(qiáng)等缺點(diǎn)，提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偽裝人臉識(shí)別算法。改進(jìn)了SqueezeNet網(wǎng)絡(luò)模型，并將其與FaceNet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行結(jié)合，用于人臉圖像的身份識(shí)別。通過(guò)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中引入偽裝人臉圖像，讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到偽裝的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法識(shí)別準(zhǔn)確率接近90%，相較于其他網(wǎng)絡(luò)模型，具有更好的識(shí)別效果。
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