我軍實戰(zhàn)化水平越來越高,彈庫的工作量日益加大,對于彈庫的門禁管理提出了更高的要求。本文提出聯(lián)合MTCNN和RESNET算法設(shè)計人臉特征點檢測以及人臉識別的方法設(shè)計彈庫門禁系統(tǒng)。使用MTCNN實現(xiàn)人臉檢測,獲得人臉預測框及眼、鼻、嘴特征點;然后使用深層RESNET搭建孿生網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)人臉的分類識別。門禁實驗結(jié)果表明,本文算法的人臉特征點檢測以及人臉識別準確率達到門禁系統(tǒng)要求。

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【文章目錄】：
引言
1 人臉檢測
    1.1 數(shù)據(jù)處理：構(gòu)建圖像金字塔
    1.2 通過P-Net生成預選框
    1.3 通過R-Net精化預測窗口
    1.4 通過O-Net進一步精化輸出人臉預測框及特征點
2 人臉識別
    2.1 深度殘差網(wǎng)絡(luò)
    2.2 孿生網(wǎng)絡(luò)
    2.3 Triplet Loss
3 仿真實驗與結(jié)果分析對比
    3.1 MTCNN模型訓練
    3.2 RESNET模型訓練
    3.3 實驗結(jié)果分析
結(jié)語



本文編號：3848609