基于深度学习的人脸识别算法研究
Face recognition algorithm based on deep learning
北京信息科技大学 自动化学院, 北京 100192
摘要
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,与原始网络结构相比,改进网络结构提升了人脸识别的准确率且降低了误识别率。
基金项目
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)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0815
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1432-1436
文章编号: 1001-3695(2020)05-029-1432-05
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
胡亚洲, 周亚丽, 张奇志. 基于深度学习的人脸识别算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1432-1436. (Hu Yazhou, Zhou Yali, Zhang Qizhi. Face recognition algorithm based on deep learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1432-1436. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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