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基于輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能眼鏡人臉識(shí)別系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2020-09-11 22:13
   隨著可穿戴電子設(shè)備的快速發(fā)展,智能眼鏡、智能手環(huán)及智能頭盔等智能化產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計(jì)成為了熱點(diǎn)話題。這些產(chǎn)品在公共安全,金融,日常生活等領(lǐng)域都有著巨大的應(yīng)用價(jià)值。本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的智能眼鏡的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和研究,發(fā)現(xiàn)其中的不足之處,并提出了改進(jìn)方法,同時(shí)進(jìn)行智能眼鏡的應(yīng)用化拓展。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:通過(guò)對(duì)智能眼鏡等可穿戴電子設(shè)備的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的查閱,對(duì)智能眼鏡的技術(shù)現(xiàn)狀有了更加深入了解,分析了語(yǔ)音交互技術(shù)、觸摸屏交互技術(shù)在智能眼鏡上的應(yīng)用和設(shè)計(jì),開(kāi)發(fā)出一款融合了語(yǔ)音交互模塊、觸摸控制模塊、拍照、語(yǔ)音通話等相關(guān)功能模塊的智能眼鏡系統(tǒng)。豐富了系統(tǒng)智能化方面的應(yīng)用,并對(duì)設(shè)計(jì)過(guò)程中所遇到的技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行了總結(jié)與分析比較。針對(duì)智能眼鏡圖像數(shù)據(jù)采集不清晰的問(wèn)題,設(shè)計(jì)一種基于高速圖像傳感器的數(shù)據(jù)采集智能眼鏡電路系統(tǒng)設(shè)計(jì)。通過(guò)采用CMOS圖像傳感器對(duì)攝像頭部分的電路進(jìn)行設(shè)計(jì)及優(yōu)化,并優(yōu)化了整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)緩存電路。解決了智能眼鏡在數(shù)據(jù)采集時(shí)的圖像質(zhì)量不佳及系統(tǒng)儲(chǔ)存不足等問(wèn)題,提高了系統(tǒng)的流暢性。并對(duì)智能眼鏡進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了電路設(shè)計(jì)的合理性和有效性。針對(duì)在智能眼鏡上實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別系統(tǒng)時(shí),硬件條件有限及處理速度慢等問(wèn)題,提出一種基于輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集采用剪裁,旋轉(zhuǎn)等方式增強(qiáng)樣本數(shù)據(jù)。然后采用基于MobileNet的輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,并采用SSD目標(biāo)檢測(cè)器對(duì)樣本數(shù)據(jù)中的人臉進(jìn)行識(shí)別。最后和傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別算法比較,驗(yàn)證了算法的優(yōu)越性和有效性。
【學(xué)位單位】:湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類(lèi)】:TP391.41;TP183
【部分圖文】:

基于輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能眼鏡人臉識(shí)別系統(tǒng)


智能眼鏡實(shí)物佩戴圖

基于輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能眼鏡人臉識(shí)別系統(tǒng)


論文結(jié)構(gòu)示意圖

基于輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能眼鏡人臉識(shí)別系統(tǒng)


系統(tǒng)整體框架圖

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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4 李志剛;;CES 2015:智能硬件漸露鋒芒[J];電器;2015年02期

5 ;又一智能眼鏡 SonySmartEyeglass[J];微電腦世界;2014年04期

6 ;Vuzix M100眼鏡亮相CES2013比肩谷歌[J];中國(guó)傳媒科技;2013年01期

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本文編號(hào):2817238

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