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(xué)電子與信息工程學(xué)院; 太原030024
摘要：深度學(xué)習(xí)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(jìn)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(jìn)行特征提取,用KNN算法對人臉進(jìn)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(jìn)行檢測和識別,具有良好的魯棒性。
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