我軍實(shí)戰(zhàn)化水平越來(lái)越高,彈庫(kù)的工作量日益加大,對(duì)于彈庫(kù)的門(mén)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(jì)人臉特征點(diǎn)檢測(cè)以及人臉識(shí)別的方法設(shè)計(jì)彈庫(kù)門(mén)禁系統(tǒng)。使用MTCNN實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè),獲得人臉預(yù)測(cè)框及眼、鼻、嘴特征點(diǎn);然后使用深層RESNET搭建孿生網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)人臉的分類(lèi)識(shí)別。門(mén)禁實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法的人臉特征點(diǎn)檢測(cè)以及人臉識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到門(mén)禁系統(tǒng)要求。

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
引言
1 人臉檢測(cè)
    1.1 數(shù)據(jù)處理：構(gòu)建圖像金字塔
    1.2 通過(guò)P-Net生成預(yù)選框
    1.3 通過(guò)R-Net精化預(yù)測(cè)窗口
    1.4 通過(guò)O-Net進(jìn)一步精化輸出人臉預(yù)測(cè)框及特征點(diǎn)
2 人臉識(shí)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(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析對(duì)比
    3.1 MTCNN模型訓(xùn)練
    3.2 RESNET模型訓(xùn)練
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
結(jié)語(yǔ)



本文編號(hào)：3848609