伴隨社會不斷進步,人工智能（Artificial Intelligence,AI）研究發(fā)展迅速,圖像識別技術（Image Recognition）也得到充分發(fā)展。而在圖像識別技術中,人臉識別（Face Recognition）相比于指紋、虹膜、語音等其他生物識別（Bio-identification Technology）技術具有非入侵、易獲取、易存儲、精度高、魯棒性好等優(yōu)勢,已被廣泛應用公共安全、身份識別、娛樂應用等各個領域當中,成為圖像識別技術最熱門主題之一。目前,大部分人臉識別系統(tǒng)主要應用于干擾較少且目標為靜態(tài)圖像的固定場景中。本文主要研究視頻流中的人臉識別問題,分析了傳統(tǒng)人臉識別方法在視頻流中的局限性缺陷,提出并改進了基于深度學習的人臉識別方法。對視頻流中人臉進行身份識別主要分兩步進行:先通過視頻數(shù)據(jù)定位和檢測人臉,再對檢測到的人臉進行識別。在人臉檢測（Face Detection）階段,本文采用深度U-Net結構與殘差網(wǎng)絡結構（Residual Network）結合的方法檢測人臉,該方法不需要設置默認檢測框,是一種Anchor-Free的人臉檢測方法。在人臉識別（Face R... 

【文章來源】：湖南師范大學湖南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

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【參考文獻】：
期刊論文
[1]物聯(lián)網(wǎng)設備身份認證安全性分析[J]. 楊威,王宇建,吳永強.  信息安全研究. 2019(10)
[2]基于數(shù)字證書的openstack身份認證協(xié)議[J]. 朱智強,林韌昊,胡翠云.  通信學報. 2019(02)
[3]基于綜合分析框架的技術創(chuàng)新戰(zhàn)略研究——以生物識別為例[J]. 張振剛,陳一華,黃潔明,張璇子.  中國科技論壇. 2018(12)
[4]半監(jiān)督條件下的CRC跳頻電臺指紋特征識別[J]. 眭萍,郭英,張坤峰,李紅光.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2019(01)
[5]基于步態(tài)觸覺壓力極值點的身份識別方法[J]. 江晉劍,胡桂姬,蘇亮亮,王年.  電子測量與儀器學報. 2018(08)
[6]基于深度學習與傳統(tǒng)機器學習的人臉表情識別綜述[J]. 劉念,王楓.  科技資訊. 2018(04)
[7]人臉檢測與識別技術的發(fā)展及應用[J]. 徐冬陽.  電子世界. 2018(01)
[8]基于深度學習與傳統(tǒng)機器學習的人臉表情識別綜述[J]. 王信,汪友生.  應用科技. 2018(01)
[9]人臉識別技術綜述[J]. 左騰.  軟件導刊. 2017(02)
[10]人臉識別技術在公安領域內(nèi)的應用研究[J]. 肖軍.  計算機科學. 2016(S2)

博士論文
[1]基于深度學習的人臉圖像識別技術的研究[D]. 劉小灃.中國科學院大學(中國科學院長春光學精密機械與物理研究所) 2019
[2]基于子空間分析的人臉識別研究[D]. 祝磊.浙江大學 2007

碩士論文
[1]基于深度學習的遮擋人臉檢測和還原技術研究[D]. 王旭東.戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學 2019
[2]基于深度學習的人臉識別研究[D]. 江白華.安徽理工大學 2019
[3]基于深度學習的視頻人臉檢測和目標跟蹤[D]. 周偉.山東工商學院 2019
[4]基于改進的LBP與2DLDA算法的人臉識別研究[D]. 蔣阿娟.安徽理工大學 2019
[5]基于多任務學習的人臉及關鍵點檢測算法研究[D]. 李曉光.華中科技大學 2019
[6]基于深度學習的人臉識別方法的研究[D]. 池燕玲.福建師范大學 2015



本文編號：3373422