基于多任務(wù)級聯(lián)卷積網(wǎng)絡(luò)模型的人臉檢測和識別
作者：劉其嘉; 郭一娜; 任曉文; 李健宇 太原科技大學電子與信息工程學院; 太原030024
摘要：深度學習的集成特征提取這一優(yōu)點使得它廣泛應(yīng)用于人臉檢測和識別。提出了一種多任務(wù)級聯(lián)卷積網(wǎng)絡(luò)模型(Multitask Cascaded Convolution Network,MTCNN)?；赥ensor Flow平臺,基于改進的任務(wù)級聯(lián)卷積網(wǎng)絡(luò)模型檢測到人臉,并且用Face Net算法對人臉進行特征提取,用KNN算法對人臉進行識別。實驗結(jié)果表明,對不同光照下多人圖像和遮擋圖像的人臉進行檢測和識別,具有良好的魯棒性。
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太原科技大學學報雜志
太原科技大學學報雜志， 雙月刊，本刊重視學術(shù)導向，堅持科學性、學術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：區(qū)域大氣環(huán)境污染防治、計算機科學與信息工程、機械工程與材料科學、應(yīng)用科學等。于1980年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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