【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,生物特征识别作为实现新型人机交互的重要载体,已经被运用到很多产业中。其中,人脸识别技术因其非接触性、非侵入性、设备简单和不易破解等优势,逐渐成为了现今较为重要的身份鉴定方式之一。卷积神经网络是目前在人脸识别上应用较为广泛的网络,通常采用余弦域损失函数来扩大特征间边际,训练耗时会因此增大。为此,本文将对余弦域下的网络训练速度和实际识别效果展开研究:首先,针对余弦域下网络训练耗
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随着人工智能技术的发展,生物特征识别作为实现新型人机交互的重要载体,已经被运用到很多产业中。其中,人脸识别技术因其非接触性、非侵入性、设备简单和不易破解等优势,逐渐成为了现今较为重要的身份鉴定方式之一。卷积神经网络是目前在人脸识别上应用较为广泛的网络,通常采用余弦域损失函数来扩大特征间边际,训练耗时会因此增大。为此,本文将对余弦域下的网络训练速度和实际识别效果展开研究:首先,针对余弦域下网络训练耗时较长的问题,本文提出了一种斜率可变的余弦裕度损失函数。该函数在余弦裕度损失的基础上添加斜率因子,使得类内约束随着余弦值的增大而逐渐增强,在兼顾速度的同时显式地缩小类内距离。通过在LFW和Agedb上1:1验证得知:相比其他余弦域损失函数,斜率可变的余弦裕度损失训练的网络在识别率相同的情况下耗时缩短了15.2%以上。其次,为进一步提升准确率,本文针对L2范数归一化的欧式距离衡量特征相似度的不足,提出了结合特征距离和二分类器的方法。其中,特征距离为在欧式距离的基础上扩展的多重距离。经实验,该方法可以将人脸识别率在不到2%的提升空间的情况下提升0.17%左右。最后,本文基于上述模型和匹配方法,设计了基于人脸识别技术的门禁系统。该系统具备程序监控和防照片攻击的功能,并且其人脸识别模块与人机交互模块可跨平台运行。经测试该系统识别速度为0.8s/帧,误通行率低于0.5%,运行情况满足GB/T 35678-2017的要求。
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