基于深度残差网络的行人人脸识别算法研究

易锋; 胡馨莹

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基于深度残差网络的行人人脸识别算法研究

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随着计算机技术、图像处理和计算机视觉技术的快速发展,行人人脸识别相关问题的研究热度逐年升高。行人人脸识别是为了识别不同摄像头中的同一个人,由于行人的角度、姿势、光照等发生变化时容易影响行人的外观,使得行人人脸识别问题具有一定的难度。本文提出了一种基于深度残差网络（Res Net）与度量学习的行人人脸识别算法,将基于函数的度量学习方法与深度残差网络相结合,可以解决当前网络层次不断增加时梯度消失的现象,并可通过单纯增加网络深度来提高网络性能。通过实验验证,提出的算法在LFW上的实验结果较好,说明该算法可在实际场景中得到较好的应用。

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来源
《电脑知识与技术》 |2018年第23期|233-235|共3页
作者
易锋; 胡馨莹;
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作者单位

1. 中国长江航运集团有限公司 2. 武汉理工大学;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
计算机技术; 人脸识别; 图像处理;

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