基于特征向量提取和SVM分类器的课堂人脸识别研究

黄丽媛; 吴南寿; 王雪花; 曾亚光; 韩定安; 周月霞

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基于特征向量提取和SVM分类器的课堂人脸识别研究

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摘要

针对课堂考勤时人脸角度、表情变化和人脸部分遮挡导致人脸识别算法识别不准的问题,本文提出一种基于特征向量提取和SVM(Support Vector Machine)分类器的人脸识别方法.其中,深度神经网络模型经过三元组损失函数(triplet loss)优化可以提取人脸图像在欧氏空间的特征向量,将特征向量输入SVM分类器进行训练,利用训练好的SVM分类器可进行人脸识别.在实际课堂考勤实验中,本文提出的人脸识别方法在人脸角度、表情变化和人脸部分遮挡的情况下人脸识别准确率能达到92.68％.

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来源
《仪器仪表用户》 |2019年第2期|15-17|共3页
作者
黄丽媛; 吴南寿; 王雪花; 曾亚光; 韩定安; 周月霞;
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作者单位

佛山科学技术学院物理与光电工程学院;

佛山科学技术学院物理与光电工程学院;

佛山科学技术学院物理与光电工程学院;

佛山科学技术学院物理与光电工程学院;

佛山科学技术学院物理与光电工程学院;

佛山科学技术学院电子信息工程学院;

广东佛山 528200;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
人脸识别; 课堂考勤; 特征向量; SVM;

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