avatar avatar 我的文献 基于深度学习的人脸识别算法研究 作者 胡亚洲; 周亚丽; 张奇志 单位 北京信息科技大学自动化学院 期刊 计算机应用研究 时间 关键词 家庭服务机器人; 人脸识别; 深度学习; Inception-ResNet-V1 基金 国家自然科学基金资助项目(11672044,11172047); 北京信息科技大学教改项目(2016JGYB09)
摘要
基于深度学习的人脸识别技术是目前人工智能领域研究的热点之一。考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度,对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进,同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作,并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明,改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%,高于原始网络结构的99.05%;在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%,高于原始网络结构的97.10%;在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.43%,低于原始网络结构的12.28%。可以看出,和原始网络结构相比,改进的网络结构提升了人脸识别的准确率和降低了误识别率。
下载 浏览 cnki {{liketext}}
©2020 - iData {{ message }} 关闭