人臉識(shí)別是通過利用人的臉部特征信息來進(jìn)行身份識(shí)別的一種與生物識(shí)別有關(guān)的技術(shù)。人臉識(shí)別系統(tǒng)主要涵蓋了四個(gè)方面,這四個(gè)方面是人臉圖像收集檢查、人臉識(shí)別提前處理、人臉圖像特征提取然后進(jìn)行匹配與特征提取驗(yàn)證。人臉識(shí)別技術(shù)核心思想是運(yùn)用人工智能技術(shù)。本文主要研究如何更好地利用深度學(xué)習(xí)工具,將人臉識(shí)別技術(shù)運(yùn)用在工程實(shí)踐中,主要研究內(nèi)容如下:首先進(jìn)行了系統(tǒng)各個(gè)模塊功能的規(guī)劃和整體框架的設(shè)計(jì),以深度學(xué)習(xí)開源Caffe為平臺(tái),C++語言編寫動(dòng)態(tài)鏈接庫為工具,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了人臉檢測(cè),人臉圖像預(yù)處理,人臉識(shí)別模塊。然后本文完成了人臉識(shí)別模型的訓(xùn)練,整體系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),并在訓(xùn)練得到的人臉模型基礎(chǔ)上加入了自己創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)了打卡功能。前期工作主要是建立人臉數(shù)據(jù)庫,人臉檢測(cè)模塊主要運(yùn)用深度學(xué)習(xí)里的MTCNN來實(shí)現(xiàn),人臉識(shí)別運(yùn)用歸一化處理和人臉對(duì)齊原理。最后在通過webface訓(xùn)練好模型,最后輸入自己的數(shù)據(jù)集檢測(cè)。最后進(jìn)行系統(tǒng)檢測(cè),結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的四個(gè)模塊可單獨(dú)實(shí)現(xiàn)功能且效果良好,整體系統(tǒng)能夠流暢運(yùn)行,達(dá)到預(yù)期效果

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 文章組織結(jié)構(gòu)
2 系統(tǒng)涉及相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 CNN
    2.2 CNN結(jié)構(gòu)及原理
    2.3 深度學(xué)習(xí)框架
3 人臉打卡系統(tǒng)需求分析與設(shè)計(jì)
    3.1 人臉打卡系統(tǒng)需求分析與框架設(shè)計(jì)
    3.2 人臉圖像數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
    3.3 人臉圖像檢測(cè)設(shè)計(jì)
    3.4 人臉圖像預(yù)處理設(shè)計(jì)
4 人臉打卡系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    4.1 開發(fā)環(huán)境配置
    4.2 人臉圖像檢測(cè)
    4.3 人臉圖像預(yù)處理
    4.4 人臉圖像識(shí)別
    4.5 人臉打卡功能的實(shí)現(xiàn)
5 人臉打卡系統(tǒng)測(cè)試與結(jié)果
    5.1 人臉檢測(cè)測(cè)試模塊
    5.2 人臉圖像預(yù)處理測(cè)試模塊
    5.3 人臉識(shí)別模塊檢測(cè)
6 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號(hào)：3760667