隨著信息化與網(wǎng)絡(luò)化的高速發(fā)展,越來越多的行業(yè)普及了智能化管理,在降低管理成本的同時(shí)提高了管理效率。對于公安系統(tǒng)公務(wù)用槍混亂的管理現(xiàn)狀來說,設(shè)計(jì)一套智能化的槍械管理系統(tǒng),提高槍械管理的安全性和規(guī)范性顯得尤為重要。針對這一問題,本文依照《公安機(jī)關(guān)公務(wù)用槍管理使用規(guī)定》設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了智能槍械管理系統(tǒng)。智能槍械管理系統(tǒng)提供了方便的人機(jī)交互界面,集槍支存取、個(gè)人信息管理、槍械信息管理、視頻監(jiān)控為一體,實(shí)現(xiàn)了公安總局對槍械的實(shí)時(shí)監(jiān)控,提高了槍械管理的規(guī)范性、安全性和高效性。智能槍械管理系統(tǒng)主要使用Python語言實(shí)現(xiàn),在警員登錄過程中加入人臉識(shí)別算法、警員取槍過程中加入表情識(shí)別算法、系統(tǒng)待機(jī)時(shí)加入動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測算法,提高了槍械管理的安全性。論文主要工作如下:（1）設(shè)計(jì)智能槍械管理系統(tǒng)的整體方案。包括智能槍械管理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)各模塊功能設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì);（2）警員登錄時(shí)使用人臉識(shí)別與指紋識(shí)別雙重驗(yàn)證。論文研究實(shí)現(xiàn)了一種高效的人臉識(shí)別算法,并且與其他算法進(jìn)行對比。在人臉識(shí)別的同時(shí)使用活體檢測實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別反欺騙,進(jìn)一步增強(qiáng)系統(tǒng)登錄的安全性;（3）在警員取槍過程中創(chuàng)新性的加入表情識(shí)別算法。論文研究并實(shí)... 

【文章來源】：濟(jì)南大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

人臉HOG特征圖

濟(jì)南大學(xué)碩士學(xué)位論文（1）圖片預(yù)處理時(shí)將圖片放大兩倍有助于檢測較小的人臉。因?yàn)橛?xùn)練集的圖片，將訓(xùn)練集圖片鏡像處理，擴(kuò)大訓(xùn)練集樣本數(shù)量；（2）定義掃描窗口并設(shè)置其大小，用于掃描圖片提取 HOG 特征。因?yàn)閳D片中的有可能小于掃描窗口的大小，所以在進(jìn)行圖片掃描時(shí)不斷進(jìn)行比率為56的下采樣像的大小小于掃描窗口的大小時(shí)停止下采樣；（3）定義 trainer，訓(xùn)練生成人臉檢測器。核心代碼如下：structural_object_detection_trainer<image_scanner_type>trainer(scanner);trainer.set_num_threads(4);trainer.set_c(1);trainer.be_verbose();trainer.set_epsilon(0.01);如圖 4.7 所示是通過訓(xùn)練好的人臉檢測器檢測出的人臉效果：

智能槍械管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)可以提取更為復(fù)雜的特征。所以在理論上來說，網(wǎng)絡(luò)模型的層數(shù)增加網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)應(yīng)來越好。但是現(xiàn)實(shí)中情況恰恰相反，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確度不但不能提會(huì)出現(xiàn)下降的現(xiàn)象。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)模型的層數(shù)增加會(huì)導(dǎo)致梯度下降或者梯度消失的問題得深度網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練，殘差網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生[27]。殘差網(wǎng)絡(luò)在加深網(wǎng)絡(luò)的同時(shí)提升了模準(zhǔn)確度。論文沒有就殘差網(wǎng)絡(luò)做深入的研究，只是使用 Dlib 庫中訓(xùn)練好的 ResNe，把檢測到的人臉?biāo)腿刖W(wǎng)絡(luò)，直接生成人臉的 128 維特征向量。如圖 4.8 所示是通esNet 提取的人臉 128 維向量：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3221240