基于深度神经网络的伪装人脸识别

TN911.73%TP391.4; 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....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	电子技术应用 2020, Vol.46 (5), p.27-30
Hauptverfasser:	张润生, 贺超, 况朝青
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TN911.73%TP391.4; 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.
ISSN:	0258-7998
DOI:	10.16157/j.issn.0258-7998.191314