| 基于邊緣計算中極端姿態(tài)和表情的人臉識別 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：669 K | |
| 標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡 人臉識別 預處理 | |
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| 文檔介紹：隨著信息技術的發(fā)展，人臉識別在支付、工作和安防系統(tǒng)中應用的越來越多。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)絡進行人臉識別，這樣會導致識別率低。并且在實際應用中大多都是對于圖片質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，該網(wǎng)絡層數(shù)小，可以很好地運用于邊緣計算系統(tǒng)中。采用了預處理的方法來對圖片進行預處理，然后改進了SqueezeNet網(wǎng)絡的損失函數(shù)以及加入了ResNet網(wǎng)絡中的殘差學習方法。最后通過對LFW和IJB-A數(shù)據(jù)集進行測試，該研究方法明顯提高了識別率。 | |
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