無人值守式站場充分利用現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)、自動化等先進技術(shù)來實現(xiàn)站場的全天候自主化管理,該方式既有效的減少了人力物力的消耗,又顯著提升了站場的管理水平,是天然氣集輸站未來智能化建設(shè)的發(fā)展趨勢之一。但是因站場一般地處偏遠(yuǎn),一旦發(fā)生可疑人員入侵的情況,無人化的管理難以在第一時間進行有效的監(jiān)測,因此對站場的安全防護技術(shù)提出了更高的要求。本文中將人臉識別技術(shù)運用到無人值守站場的安防管理中,主要利用深度學(xué)習(xí)的方法來解決單樣本條件下的人臉識別問題,以提升無人值守站場的安防管理水平,主要研究內(nèi)容如下:(1)提出一種改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)的多特征人臉生成模型。無人值守站場處于開放環(huán)境中,再加上單一人臉樣本條件限制,大大影響了人臉識別效果。針對上述問題,開展基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的多特征人臉生成模型研究,利用包含豐富特征屬性的CelebA數(shù)據(jù)集對生成對抗網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù),以得到特征屬性連續(xù)變化的人臉樣本,為完成人臉識別任務(wù)提供有效的訓(xùn)練樣本支撐。(2)提出一種改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉特征識別方法。為滿足深度網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練需求,在有效擴充樣本基礎(chǔ)上,采用隨機裁剪、亮度變換、平移、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等技術(shù)手段,繼續(xù)...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1人臉識別流程

重慶科技學(xué)院碩士專業(yè)學(xué)位論文1緒論6低于閾值則匹配失敗。一個完整人臉識別過程如圖1.1所示，包括四個步驟：人臉檢測、圖像預(yù)處理、特征提娶人臉匹配[36]。圖1.1人臉識別流程Fig.1.1FaceRecognitionProcess（1）人臉檢測人臉檢測的核心思想在于利用某種技術(shù)....

圖1.2論文整體框架結(jié)構(gòu)

重慶科技學(xué)院碩士專業(yè)學(xué)位論文1緒論8第四章：天然氣集輸站場安防原型系統(tǒng)研發(fā)。本章中以python語言為基礎(chǔ)結(jié)合Mysql數(shù)據(jù)庫，設(shè)計開發(fā)了可用于無人值守集輸站開放環(huán)境下的人臉識別系統(tǒng)。第五章：總結(jié)與展望�？偨Y(jié)本文所做的主要工作以及取得的研究成果，同時指出本文中存在的不足之處，為進....

圖2.1GAN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

重慶科技學(xué)院碩士專業(yè)學(xué)位論文2基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的多特征人臉生成模型研究10圖2.1GAN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.2.1GANNetworkModelStructure2.1.2GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練機制如圖3.2所示，黑色曲線代表真實樣本所在的概率分布，綠色曲線代表生成樣本所在概率分布，在訓(xùn)....

圖2.2GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練機制

重慶科技學(xué)院碩士專業(yè)學(xué)位論文2基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的多特征人臉生成模型研究10圖2.1GAN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.2.1GANNetworkModelStructure2.1.2GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練機制如圖3.2所示，黑色曲線代表真實樣本所在的概率分布，綠色曲線代表生成樣本所在概率分布，在訓(xùn)....

本文編號：3977044