本文關鍵詞：基于端到端深度卷積神經網絡的人臉識別算法

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【摘要】：人臉識別是指識別出某一個特定的人,而不僅僅只是檢測到一張人臉。它廣泛應用于公共安全、金融安全和商業(yè)領域。因此,人臉識別在計算機視覺中是一個核心問題和熱門研究課題。近些年的人臉識別方法均是基于深度學習技術,并且取得了巨大的進展,甚至在測試集LFW上超越了人類的識別能力。為了充分發(fā)揮深度卷積神經網絡的能力,本論文使用了端到端方式訓練模型,并且提出了一種新的更適合人臉識別的損失函數。我們的模型使用了公開可獲得的數據集作為訓練,在測試集LFW上取得了單模型對齊情況下準確率99.15%。在非對齊情況下也能達到99.08%,而這超過了最好的模型Google FaceNet在同樣情況下的結果98.87%。在使用簡單的模型融合后,在對齊情況下達到99.33%,非對齊情況下99.28%,兩者均超過了人類的識別能力99.20%。最后,我們使用了可視化的方法試圖分析和理解人臉識別系統(tǒng)。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

【參考文獻】

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1 毛亮;李立琛;;淺談人臉識別技術[J];中國公共安全;2014年10期

2 李彬;曲寒冰;靳薇;;淺談人臉識別技術在智能視頻監(jiān)控中的應用與發(fā)展趨勢[J];中國安防;2011年03期

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本文編號：1296728