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基于机器学习的人脸检测系统的设计与现实 认领
1
作者 彭涛 《现代信息科技》 2020年第3期94-96,共3页
人们在生活上对安全和便捷要求越来越高,人脸检测在近年开始被广泛应用,使人们的生活购物、信息保障等方面都得到了质的提升,所以人脸检测的研究实现是非常有必要的。文章设计了一个基于机器学习的人脸检测系统。主要方法使用了MTCNN模... 人们在生活上对安全和便捷要求越来越高,人脸检测在近年开始被广泛应用,使人们的生活购物、信息保障等方面都得到了质的提升,所以人脸检测的研究实现是非常有必要的。文章设计了一个基于机器学习的人脸检测系统。主要方法使用了MTCNN模型框架进行人脸候选框以及人脸特征点的预测,通过多个阶段的预测与筛选,最后得出准确的人脸框以及5个人脸特征点。 展开更多
关键词 人脸检测 机器学习 MTCNN
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Insightface结合Faiss的高并发人脸识别技术研究 认领
2
作者 戴琳琳 阎志远 景辉 《铁路计算机应用》 2020年第10期16-20,共5页
在高并发、多实例等业务模拟场景下,测试人脸检测与对齐、特征提取、特征匹配检索过程,并进行人脸识别算法效率和精度的优化。利用MTCNN及改进的Insightface算法、Faiss框架,基于LFW数据集,以Face++提供的API做参照。分析结果表明,特征... 在高并发、多实例等业务模拟场景下,测试人脸检测与对齐、特征提取、特征匹配检索过程,并进行人脸识别算法效率和精度的优化。利用MTCNN及改进的Insightface算法、Faiss框架,基于LFW数据集,以Face++提供的API做参照。分析结果表明,特征提取1v1比对精度达99.76%,1vN比对精度达95.23%,特征提取效率每秒事务处理量达7.84,特征匹配效率较传统算法提升2个数量级。该项人脸识别技术的研究为铁路未来实施超大规模人像库的动态安防布控提供技术支撑。 展开更多
关键词 人脸识别 MTCNN Insightface算法 Faiss框架 高并发
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专注度识别技术在教学监测中的应用研究 认领
3
作者 王鹏程 王迪 《电脑知识与技术:学术版》 2020年第31期38-42,共5页
建立规范化、科学化、制度化的教学质量监测评估体系是保证教育教学质量提高的重要前提之一。然而,当前教师主要采用课堂观察和提问的方式与学生交互,无疑会因个人经历不足等原因,造成信息传递与反馈的片面性与滞后性。本文利用人脸识... 建立规范化、科学化、制度化的教学质量监测评估体系是保证教育教学质量提高的重要前提之一。然而,当前教师主要采用课堂观察和提问的方式与学生交互,无疑会因个人经历不足等原因,造成信息传递与反馈的片面性与滞后性。本文利用人脸识别技术及专注度分析技术,通过整合MTCNN模型、Insightface模型、静态表情识别模型力,将其应用于高校教育领域,图解决如何客观精确地体现学生群体在课堂教学中的专注程度,为课堂教学质量评价体系提供有效参考依据,为弥补现存的教学评价问题提供了可能。 展开更多
关键词 智慧课堂 人脸识别 专注度分析 MTCNN Insightface
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基于STM32的人脸识别门禁系统设计 认领
4
作者 顾思远 郁汉琪 管宜朋 《信息与电脑》 2020年第10期75-78,共4页
为解决传统人脸识别算法存在的识别速度慢、准确率低等问题,笔者提出一种采用深度学习人脸识别算法与在线计算的门禁系统解决方案。根据方案设计将系统分为上位机与下位机两部分,下位机负责图像采集与传输,上位机负责人脸识别。下位机选... 为解决传统人脸识别算法存在的识别速度慢、准确率低等问题,笔者提出一种采用深度学习人脸识别算法与在线计算的门禁系统解决方案。根据方案设计将系统分为上位机与下位机两部分,下位机负责图像采集与传输,上位机负责人脸识别。下位机选择STM32F407核心板作为微控制器模块,选择OV2640数字摄像头作为图像采集模块,选择ESP8266-01S作为无线通信模块。上位机人脸识别算法由两部分构成,第一部分使用MTCNN卷积网络完成对人脸特征点的定位,第二部分使用FaceNet卷积神经网络将人脸图片映射为512维的特征向量,以此实现人脸识别、身份认证的功能。试验结果表明:该人脸识别门禁系统解决方案可实现人脸识别与身份认证的功能,达到辨别访客的目的。 展开更多
关键词 人脸识别 深度学习 MTCNN FaceNet
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基于改进MTCNN网络的目标人脸快速检测 认领
5
作者 贾小硕 曾上游 +1 位作者 潘兵 周悦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第7期1262-1266,共5页
传统检测网络在复杂背景下一直存在检测效率低以及准确率低等问题。针对以上问题,在MTCNN网络上进一步设计了MT-Siam网络,主要为以后的单目标独立分割、单目标图像处理等操作快速地提供精准位置定位,从而快速获取目标位置,达到提高检测... 传统检测网络在复杂背景下一直存在检测效率低以及准确率低等问题。针对以上问题,在MTCNN网络上进一步设计了MT-Siam网络,主要为以后的单目标独立分割、单目标图像处理等操作快速地提供精准位置定位,从而快速获取目标位置,达到提高检测效率的目的。实验部分在YOLOv3、SSD300和MTCNN基础模型上进行了全面对比,验证了MTCNN网络的优越性,并从对比实验中得出MT-Siam网络在保持高精度的前提下,检测速度与MTCNN网络相比得到70%~85%不等的提升。 展开更多
关键词 卷积神经网络 MTCNN 检测网络 YOLOv3 目标分割 SSD300
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MTCNN和RESNET的人脸识别弹库门禁系统研究 认领
6
作者 何伟鑫 邓建球 +1 位作者 刘爱东 丛林虎 《单片机与嵌入式系统应用》 2020年第4期51-54,共4页
我军实战化水平越来越高,弹库的工作量日益加大,对于弹库的门禁管理提出了更高的要求。本文提出联合MTCNN和RESNET算法设计人脸特征点检测以及人脸识别的方法设计弹库门禁系统。使用MTCNN实现人脸检测,获得人脸预测框及眼、鼻、嘴特征点... 我军实战化水平越来越高,弹库的工作量日益加大,对于弹库的门禁管理提出了更高的要求。本文提出联合MTCNN和RESNET算法设计人脸特征点检测以及人脸识别的方法设计弹库门禁系统。使用MTCNN实现人脸检测,获得人脸预测框及眼、鼻、嘴特征点;然后使用深层RESNET搭建孪生网络实现人脸的分类识别。门禁实验结果表明,本文算法的人脸特征点检测以及人脸识别准确率达到门禁系统要求。 展开更多
关键词 MTCNN 残差网络 孪生网络 特征点检测 人脸识别
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基于MTCNN和Facenet的人脸识别 认领 被引量:1
7
作者 刘长伟 《邮电设计技术》 2020年第2期32-38,共7页
人脸识别技术在智能城市建设中广泛应用,传统人脸识别算法依赖人工设定的特征,通常会带来不可期望的人为因素和误差。随着计算机算力的提升,基于神经网络的人脸识别方法由于其准确高效深受工业界偏爱。提出了基于多任务卷积神经网络(MT... 人脸识别技术在智能城市建设中广泛应用,传统人脸识别算法依赖人工设定的特征,通常会带来不可期望的人为因素和误差。随着计算机算力的提升,基于神经网络的人脸识别方法由于其准确高效深受工业界偏爱。提出了基于多任务卷积神经网络(MTCNN——Multi-task Cascaded Convolutional Networks)和Facenet的人脸识别方法,并实现了从图像处理到识别结果输出的整个人脸识别系统。 展开更多
关键词 人脸识别 MTCNN Facenet 系统
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人脸识别算法在行人过街系统中的应用研究 认领
8
作者 王海亮 《河南科技》 2020年第32期10-13,共4页
近几年来,人工智能、物联网技术得到了高速发展,传统的交通行业在二者的辅助下也得到了发展。本文针对智慧交通系统中的行人过街系统进行了改进,提出一种基于人脸检测和人脸识别的行人过街系统。该系统由图像采集模块、人脸检测及识别... 近几年来,人工智能、物联网技术得到了高速发展,传统的交通行业在二者的辅助下也得到了发展。本文针对智慧交通系统中的行人过街系统进行了改进,提出一种基于人脸检测和人脸识别的行人过街系统。该系统由图像采集模块、人脸检测及识别模块、数据分析及处理模块等部分组成,借助MTCNN、FaceNet等深度卷积神经网络算法实现人脸检测和人脸识别,同时在年龄识别模块中调整了AlexNet模型的网络参数,并对模型进行重新训练。行人过街系统借助深度学习算法,可以实现无感知放行,有效提升道路通行率及行人过马路的安全性。 展开更多
关键词 人脸检测 人脸识别 行人过街 MTCNN
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基于深度学习的疲劳驾驶检测方法 认领
9
作者 黄新 沈英超 《桂林电子科技大学学报》 2020年第3期201-206,共6页
针对现有疲劳驾驶检测方法实时性差和准确率低的问题,提出一种基于深度学习的疲劳驾驶检测方法。通过深度学习模型MTCNN实现人脸检测;针对眼睛定位易受遮挡、姿势变化等因素影响的问题,通过眼睛精定位(FEL)模型精确提取眼睛区域,并通过O... 针对现有疲劳驾驶检测方法实时性差和准确率低的问题,提出一种基于深度学习的疲劳驾驶检测方法。通过深度学习模型MTCNN实现人脸检测;针对眼睛定位易受遮挡、姿势变化等因素影响的问题,通过眼睛精定位(FEL)模型精确提取眼睛区域,并通过OC-Net网络判定眼睛状态;基于PERCLOS算法和眨眼频率对驾驶员进行疲劳判定。实验结果表明,该方法的疲劳状态检测准确率为97.18%,同时满足实时性要求,且对复杂环境具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 疲劳驾驶检测 MTCNN PERCLOS算法
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基于MTCNN的FaceNet架构的人脸识别考勤系统设计与实现 认领
10
作者 李林峰 李春青 +1 位作者 田博源 廖晓霞 《电脑知识与技术:学术版》 2020年第27期181-183,共3页
该文设计并实现了一个基于MTCNN的FaceNet架构的人脸识别考勤系统。在系统中,将多级联CNN模型(MTCNN)应用于人脸检测里,可以提高对光照阴影等自然变化因素存在的鲁棒性,对于人脸识别部分采用FaceNet网络架构。实验证明,基于MTCNN的Face... 该文设计并实现了一个基于MTCNN的FaceNet架构的人脸识别考勤系统。在系统中,将多级联CNN模型(MTCNN)应用于人脸检测里,可以提高对光照阴影等自然变化因素存在的鲁棒性,对于人脸识别部分采用FaceNet网络架构。实验证明,基于MTCNN的FaceNet架构相较于传统的人脸检测与识别具有更好的效果。最后,在保证识别速度和识别精度的前提下对数据的计算量进行了优化。 展开更多
关键词 MTCNN FaceNet架构 人脸识别
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一种基于Inception思想的人脸表情分类深度学习算法研究 认领 被引量:1
11
作者 王晓红 梁祐慈 麻祥才 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期347-353,共7页
人脸的情感识别在人机交互领域有着重要作用,对人脸表情进行分类也是研究图像情感的一种方法。针对目前公开的人脸表情数据集数据量少,卷积神经网络的结构较复杂、参数多且计算量大、易出现过拟合的现象,需要构建一种针对小数据集的人... 人脸的情感识别在人机交互领域有着重要作用,对人脸表情进行分类也是研究图像情感的一种方法。针对目前公开的人脸表情数据集数据量少,卷积神经网络的结构较复杂、参数多且计算量大、易出现过拟合的现象,需要构建一种针对小数据集的人脸表情分类模型。利用MTCNN模型进行人脸检测后,结合Inception的思想提出一种新的卷积神经网络模型,使用1×1卷积核对特征维数进行缩减,增加并平衡网络深度和宽度的同时不增加额外的计算负担,更精准的对人脸特征进行提取。经实验验证,提出的算法在CK+和JAFFE人脸数据集上,较其他方法有更好的效果,构建的人脸表情分类卷积神经网络模型能有效进行人脸表情的分类。 展开更多
关键词 表情识别 情感分类 MTCNN INCEPTION
基于迁移学习和MTCNN的人脸识别方法 认领
12
作者 邓健 《科技风》 2020年第35期77-78,共2页
针对传统神经网络人脸识别准确率不高的缺点,提出一种能够提高人脸识别准确率的改进型人脸识别方法。首先将包含人脸的图片输入MTCNN网络,将图片中的人脸部分截取出来,去除图片中的干扰部分。以迁移学习的方式将图片送入Inception-v3网... 针对传统神经网络人脸识别准确率不高的缺点,提出一种能够提高人脸识别准确率的改进型人脸识别方法。首先将包含人脸的图片输入MTCNN网络,将图片中的人脸部分截取出来,去除图片中的干扰部分。以迁移学习的方式将图片送入Inception-v3网络模型中训练,保留预先训练好的参数,只改变最后一层全连接层的参数,从而获得新的人脸识别模型。最后在LFW人脸数据库上验证该算法的有效性,实验表明,该方法相较传统的CNN网络,有更高的识别准确率,达到了99.6%的识别准确率。 展开更多
关键词 人脸识别 CNN MTCNN 迁移学习
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基于卡尔曼滤波改进的MTCNN网络人脸检测算法 认领
13
作者 魏荣耀 鲍士兼 +1 位作者 赵成林 许方敏 《无线电工程》 2020年第3期193-198,共6页
针对真实视频流中的噪点、不可控的光照、人脸角度的偏转和面部遮挡及连续的人脸移动对人脸检测算法的准确性和实时性有很大影响的问题,提出一种结合卡尔曼滤波器与三级级联多任务级联卷积网络(MTCNN)深度学习网络的改进算法。该算法假... 针对真实视频流中的噪点、不可控的光照、人脸角度的偏转和面部遮挡及连续的人脸移动对人脸检测算法的准确性和实时性有很大影响的问题,提出一种结合卡尔曼滤波器与三级级联多任务级联卷积网络(MTCNN)深度学习网络的改进算法。该算法假设视频中人脸的运动是线性运动,通过卡尔曼滤波器预测下一帧中人脸中心点的位置,根据预测中心点位置向MTCNN网络提供下一帧推荐的检测区域,在下一帧中输入推荐区域,利用MTCNN的R-net和O-net进行再检测。通过实验验证,该算法相比原算法和其他算法在加噪情况下,保持准确率的同时提高了检测速率。 展开更多
关键词 人脸检测 深度学习 多任务级联卷积网络 卡尔曼滤波
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基于深度学习的疲劳检测算法 认领
14
作者 陈之坤 迟万达 +2 位作者 高尚 刘晓欣 范迪 《计算机与网络》 2020年第8期68-71,共4页
为了实现对驾驶员驾驶状态的检测预警,避免发生交通事故。提出了一种基于改进多任务级联卷积神经网络(Multi-Task Convolutional Neural Networks,MTCNN)人脸检测及多特征融合的疲劳检测方法。算法利用改进的MTCNN进行人脸检测和面部9... 为了实现对驾驶员驾驶状态的检测预警,避免发生交通事故。提出了一种基于改进多任务级联卷积神经网络(Multi-Task Convolutional Neural Networks,MTCNN)人脸检测及多特征融合的疲劳检测方法。算法利用改进的MTCNN进行人脸检测和面部9个特征点定位;基于特征点确定出嘴巴、眼睛区域输入多尺度深度可分离卷积神经网络(Multi-Scale Depth Separable Networks,MSDS-Net),以识别嘴巴和眼睛的状态。算法融合眼睛闭合率(ECR)、嘴巴张合率(MCR)和头部非正脸率(NFR)三个特征参数并进行疲劳状态判定,在YawDD数据集和课题组自制数据集上查准率和查全率分别为96.22%,98.08%。 展开更多
关键词 多任务级联卷积神经网络 人脸检测 疲劳检测 MSDS-Net YawDD
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铁路刷脸场景下基于MTCNN的人脸遮挡识别研究 认领 被引量:1
15
作者 衣帅 朱建生 景辉 《计算机仿真》 北大核心 2020年第5期96-99,共4页
多任务卷积神经网络(MTCNN[1])是现在工业界广泛应用的人脸识别算法,用三个级联网络实现了人脸检测与关键点标定。针对铁路刷脸进站、检票、出站等应用场景的实际需求,需要识别被验人是否佩戴墨镜、口罩等遮挡物,对MTCNN模型进行优化改... 多任务卷积神经网络(MTCNN[1])是现在工业界广泛应用的人脸识别算法,用三个级联网络实现了人脸检测与关键点标定。针对铁路刷脸进站、检票、出站等应用场景的实际需求,需要识别被验人是否佩戴墨镜、口罩等遮挡物,对MTCNN模型进行优化改造,提出了两种基于MTCNN的人脸遮挡识别模型,一个模型仍采用三个网络并对最后一个网络进行改造,另一个模型增加第四个级联网络对遮挡信息进行识别。两个模型均可实现在人脸检测和五点标定的同时,进行人脸关键点遮挡信息的检测识别。 展开更多
关键词 多任务卷积神经网络 人脸识别 遮挡识别 卷积神经网络 深度学习
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文章速递基于移动终端的人脸识别系统设计 认领
16
作者 杜若萌 王阳 《移动信息》 2020年第8期00028-00030,共3页
文章主要介绍了基于移动终端的人脸识别系统的设计过程,该系统应用深度学习理论知识,并且利用谷歌公司开发的开源框架TensorFLow实现人脸识别。基于移动终端的人脸识别系统借助HTML语言来调用HTML中的功能函数,从一段离线视频帧里截取... 文章主要介绍了基于移动终端的人脸识别系统的设计过程,该系统应用深度学习理论知识,并且利用谷歌公司开发的开源框架TensorFLow实现人脸识别。基于移动终端的人脸识别系统借助HTML语言来调用HTML中的功能函数,从一段离线视频帧里截取人脸图像帧,用MTCNN模型进行人脸检测,再与Res-Net模型进行识别。结果表明,该系统可较好地实现人脸识别功能。 展开更多
关键词 人工智能 TensorFlow MTCNN
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基于Caffe框架的人脸定位与识别系统的设计 认领 被引量:3
17
作者 黄琳 蒋为 杨铁军 《计算机时代》 2019年第6期56-58,62共4页
人脸识别是生物特征识别的重要内容,其应用范围也越来越广,如手机的人脸解锁,支付宝的刷脸支付和公共区域的犯罪分子检测等。文章提出了一种基于Caffe框架的人脸定位与识别系统的设计方法。该方法中的人脸定位采用多任务卷积神经网络(Mu... 人脸识别是生物特征识别的重要内容,其应用范围也越来越广,如手机的人脸解锁,支付宝的刷脸支付和公共区域的犯罪分子检测等。文章提出了一种基于Caffe框架的人脸定位与识别系统的设计方法。该方法中的人脸定位采用多任务卷积神经网络(Multi-task convolutional neural network,简称MTCNN),并基于Caffe框架实现卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)来对人脸进行分类与识别,采用YouTube以及Labeled Faces数据集作为实验数据集,实现了人脸定位和人脸识别功能,取得了较好的定位与识别效果。 展开更多
关键词 Caffe MTCNN 卷积神经网络 人脸定位 人脸识别
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基于卷积神经网络的多人表情识别算法 认领
18
作者 党宏社 白文静 +1 位作者 马毅超 陶亚凡 《现代计算机》 2019年第6期45-49,共5页
表情识别在人机交互领域有着重要的意义,卷积神经网络是研究表情识别的一种方法。由于表情识别问题的复杂性,卷积神经网络的结构越来越复杂,参数越来越多,计算复杂度也越来越大,容易出现过拟合现象。利用MTCNN模型进行人脸检测,引入ince... 表情识别在人机交互领域有着重要的意义,卷积神经网络是研究表情识别的一种方法。由于表情识别问题的复杂性,卷积神经网络的结构越来越复杂,参数越来越多,计算复杂度也越来越大,容易出现过拟合现象。利用MTCNN模型进行人脸检测,引入inception模型,使用1×1的卷积核,降低特征图的厚度,平衡网络深度和宽度。经实验测试,获得较好的识别结果。 展开更多
关键词 表情识别 卷积神经网络 MTCNN INCEPTION
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一种基于MTCNN的视频人脸检测及识别方法 认领 被引量:4
19
作者 常思远 李有乘 +2 位作者 孙培岩 朱永杰 谢党恩 《许昌学院学报》 CAS 2019年第2期149-152,共4页
基于MTCNN的思想设计了一种基于视频的人脸检测识别的方法.首先使用MTCNN对视频中的人脸进行检测,然后构建一个CNN网络对人脸进行分类识别,最后和其他常用的CNN网络模型进行对比.实验结果表明本方法在视频人脸识别的性能方面,有较好的表... 基于MTCNN的思想设计了一种基于视频的人脸检测识别的方法.首先使用MTCNN对视频中的人脸进行检测,然后构建一个CNN网络对人脸进行分类识别,最后和其他常用的CNN网络模型进行对比.实验结果表明本方法在视频人脸识别的性能方面,有较好的表现,人脸检测及识别的准确率较高. 展开更多
关键词 视频监控 人脸检测 人脸识别 MTCNN CNN
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改进暂态混沌神经网络在信道分配中的应用 认领
20
作者 易洲 许国军 +1 位作者 覃锡忠 贾振红 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第7期155-158,共4页
研究信道分配优化问题,由于传统迭代过程中存在收敛率低,易于陷入局部最优解等缺点。为改善算法收敛速率和信道分配效果,采用改进的暂态混沌神经网络(MTCNN)。在混沌神经网络的动态特性中采用时变增益,在退火过程中采取分段的退... 研究信道分配优化问题,由于传统迭代过程中存在收敛率低,易于陷入局部最优解等缺点。为改善算法收敛速率和信道分配效果,采用改进的暂态混沌神经网络(MTCNN)。在混沌神经网络的动态特性中采用时变增益,在退火过程中采取分段的退火机制,使得混沌搜索阶段保持较长时间的混沌态,利于进行全局搜索,稳定收敛阶段能够迅速收敛于最优解,提高收敛率。仿真结果表明,改进后的算法能很好地解决信道分配问题。和暂态混沌神经网络及仅分段的暂态神经网络相比,最优解率得到很大的提高,网络收敛速度提高了12%以上。最后,给出了模型参数对网络性能影响的一些结论。 展开更多
关键词 改进混沌神经网络 时变增益 分段退火 信道分配
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