| 基于邊緣計算中極端姿態和表情的人臉識別 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>669 K | |
| 標簽： 神經網絡 人臉識別 預處理 | |
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| 文檔介紹：隨著信息技術的發展，人臉識別在支付、工作和安防系統中應用的越來越多。在邊緣計算系統中，為了處理的速度，通常選擇較小的神經網絡進行人臉識別，這樣會導致識別率低。并且在實際應用中大多都是對于圖片質量較高的人臉可以很好地識別，但對于受光照影響較大、表情和姿態變化大的圖片識別率不是很高。因此，選擇SqueezeNet輕量級網絡，該網絡層數小，可以很好地運用于邊緣計算系統中。采用了預處理的方法來對圖片進行預處理，然后改進了SqueezeNet網絡的損失函數以及加入了ResNet網絡中的殘差學習方法。最后通過對LFW和IJB-A數據集進行測試，該研究方法明顯提高了識別率。 | |
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