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基于RetinaFace和FaceNet算法的佩戴口罩人脸识别系统研究 被引量：3
1
作者 裴燚 刘光宇 +4 位作者 雷远彬 张吉磊 陈波波 赵洪一 赵恩铭 《大理大学学报》 2024年第12期51-57,共7页
在疫情暴发期间,佩戴口罩已成为一项重要的公共防疫措施。但口罩遮盖会导致基于图像的人脸识别系统识别准确率降低、检测速度变慢。本研究设计了一种基于RetinaFace和FaceNet算法的佩戴口罩人脸识别系统。首先,使用RetinaFace算法训练得... 在疫情暴发期间,佩戴口罩已成为一项重要的公共防疫措施。但口罩遮盖会导致基于图像的人脸识别系统识别准确率降低、检测速度变慢。本研究设计了一种基于RetinaFace和FaceNet算法的佩戴口罩人脸识别系统。首先,使用RetinaFace算法训练得到RetinaFace模型,实现人脸关键点定位功能;其次,采用FaceNet算法训练得到FaceNet模型,提取人脸特征向量并构建特征数据库;最后,通过比对待识别人脸特征向量与数据库中向量的欧氏距离,输出识别结果。实验结果表明,该系统在RKNN模型转换后的识别速度超过25 f/s,在数据集Mask-LFW上,特征向量间欧氏距离阈值设定为1.01时,ACC最高达93.78%,AUC为91.03%。该系统满足实时性且具有较高的检测准确率,可满足实验室、公司、工厂或一些公共场所的使用需求。 展开更多
关键词 人脸识别 RetinaFace facenet RKNN模型转换
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基于深度学习的牛脸识别系统设计 被引量：5
2
作者 叶孟珂 李宝山 +1 位作者 杨梅 李琦 《黑龙江畜牧兽医》 CAS 北大核心 2024年第4期43-48,共6页
为了提高畜牧保险理赔行业中牛只身份识别准确率,试验建立了基于计算机视觉提取牛脸特征的牛只身份识别系统,即使用SOLOv2实例分割模型提取牛脸前景图像,结合FaceNet提取牛脸特征;基于Tornado Web和TF Serving框架进行实例分割模型和牛... 为了提高畜牧保险理赔行业中牛只身份识别准确率,试验建立了基于计算机视觉提取牛脸特征的牛只身份识别系统,即使用SOLOv2实例分割模型提取牛脸前景图像,结合FaceNet提取牛脸特征;基于Tornado Web和TF Serving框架进行实例分割模型和牛脸特征提取模型的部署,完成牛脸身份识别系统的搭建,并制作了手机APP,最后对添加SOLOv2牛脸身份识别模型的准确率和验证率进行了验证。结果表明:添加了SOLOv2模型的牛脸身份识别准确率达到了98.063%,验证率达到了92.451%,与未添加SOLOv2模型相比,准确率提高了0.270百分点,验证率提高了6.275百分点。说明添加SOLOv2实例分割模型能提升牛脸身份识别的准确率和验证率。 展开更多
关键词 牛脸识别 牛只身份识别 SOLOv2实例分割模型 深度学习 facenet特征提取模型 特征匹配
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基于深度学习的人脸识别系统设计与实现 被引量：3
3
作者 陈帅男 贾开吉 侯福鸽 《空天预警研究学报》 CSCD 2024年第3期189-195,共7页
为了解决传统人脸识别方法在准确性和鲁棒性方面的不足,研究设计并实现了一种新型基于深度学习的人脸识别系统.该系统由人脸检测、预处理、特征表征和识别四个主要模块构成.采用深度卷积神经网络结合FaceNet模型和DRNet结构,优化了特征... 为了解决传统人脸识别方法在准确性和鲁棒性方面的不足,研究设计并实现了一种新型基于深度学习的人脸识别系统.该系统由人脸检测、预处理、特征表征和识别四个主要模块构成.采用深度卷积神经网络结合FaceNet模型和DRNet结构,优化了特征提取和空间嵌入;通过三元组损失函数,提高了识别的精度.实验结果表明,在公认的LFW数据集上,系统达到了99.71%的平均识别准确率.此外,通过量化和剪枝技术,系统在保持实时高准确性处理的同时,实现了较低的计算复杂度和内存需求. 展开更多
关键词 深度学习 人脸识别 人脸检测 facenet模型 DRNet架构
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基于深度神经网络的伪装人脸识别 被引量：4
4
作者 张润生 贺超 况朝青 《电子技术应用》 2020年第5期27-30,共4页
伪装人脸识别在刑侦安防领域有着巨大的应用价值。针对现阶段对伪装人脸识别的研究较少、算法鲁棒性不强等缺点,提出了基于深度神经网络的伪装人脸识别算法。改进了SqueezeNet网络模型,并将其与FaceNet网络架构进行结合,用于人脸图像的... 伪装人脸识别在刑侦安防领域有着巨大的应用价值。针对现阶段对伪装人脸识别的研究较少、算法鲁棒性不强等缺点,提出了基于深度神经网络的伪装人脸识别算法。改进了SqueezeNet网络模型,并将其与FaceNet网络架构进行结合,用于人脸图像的身份识别。通过在训练数据集中引入伪装人脸图像,让网络学习到伪装的特征。实验结果表明,该算法识别准确率接近90%,相较于其他网络模型,具有更好的识别效果。 展开更多
关键词 深度神经网络 伪装人脸识别 SqueezeNet网络模型 facenet网络架构
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基于深度学习的人脸颜值评估系统
5
作者 王冰冰 麦成源 +2 位作者 庄杰颖 潘家辉 梁艳 《计算机系统应用》 2022年第1期99-104,共6页
针对人脸颜值评估系统正确率和实时性低的问题,提出了一种基于深度学习的人脸颜值评估系统.该系统利用基于HOG特征的方法进行人脸检测,采用FaceNet预训练模型提取人脸特征值,提出基于Softmax分类层和ReLU回归层的双层决策模型,并结合人... 针对人脸颜值评估系统正确率和实时性低的问题,提出了一种基于深度学习的人脸颜值评估系统.该系统利用基于HOG特征的方法进行人脸检测,采用FaceNet预训练模型提取人脸特征值,提出基于Softmax分类层和ReLU回归层的双层决策模型,并结合人脸局部特征量化值进行人脸颜值评估.在SCUT-FBP5500数据集上进行实验,结果表明该系统正确率为78.58%,单张图片的平均评估时间为2.98 s,能满足实际应用的需求. 展开更多
关键词 人脸颜值评估 facenet 双层决策模型 局部特征量化
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