| 基于邊緣計算中極端姿態(tài)和表情的人臉識別 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：669 K | |
| 標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人臉識別 預(yù)處理 | |
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| 文檔介紹：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人臉識別在支付、工作和安防系統(tǒng)中應(yīng)用的越來越多。在邊緣計算系統(tǒng)中，為了處理的速度，通常選擇較小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識別，這樣會導(dǎo)致識別率低。并且在實(shí)際應(yīng)用中大多都是對于圖片質(zhì)量較高的人臉可以很好地識別，但對于受光照影響較大、表情和姿態(tài)變化大的圖片識別率不是很高。因此，選擇SqueezeNet輕量級網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)層數(shù)小，可以很好地運(yùn)用于邊緣計算系統(tǒng)中。采用了預(yù)處理的方法來對圖片進(jìn)行預(yù)處理，然后改進(jìn)了SqueezeNet網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)以及加入了ResNet網(wǎng)絡(luò)中的殘差學(xué)習(xí)方法。最后通過對LFW和IJB-A數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試，該研究方法明顯提高了識別率。 | |
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