【摘 要】
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随着计算机视觉、深度学习技术的逐渐成熟,人脸识别技术已经取得了不小的成就,并广泛运用于各个行业,如基于人脸的考勤系统,安全认证系统,刷脸支付系统等等,这些应用都给我们生活带来了极大的便利。但是目前将人脸识别用作对会员的识别管理方面,在日常生活中还很少见。因此,本文在已有的研究基础上,针对线下购物结账中存在的不足,提出了基于Faceboxes和ResNet的会员识别管理系统。主要从人脸检测、人脸识别
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随着计算机视觉、深度学习技术的逐渐成熟,人脸识别技术已经取得了不小的成就,并广泛运用于各个行业,如基于人脸的考勤系统,安全认证系统,刷脸支付系统等等,这些应用都给我们生活带来了极大的便利。但是目前将人脸识别用作对会员的识别管理方面,在日常生活中还很少见。因此,本文在已有的研究基础上,针对线下购物结账中存在的不足,提出了基于Faceboxes和ResNet的会员识别管理系统。主要从人脸检测、人脸识别两个方面进行了研究,本文主要完成的研究工作如下。(1)针对人脸检测,采用了基于卷积神经网络的检测算法。该算法包括两个部分,一是特征图快速缩减,二是多尺度的人脸检测,是对Faceboxes算法的参照。在WIDER FACE数据集上对搭建的网络做了训练,并在FDDB上进行了测试,将测试结果与近几年其他同样基于卷积神经网络的检测算法做了比较,发现本文的检测算法优于其中大多数的检测算法。最后,在多个公共人脸数据集上做了评估,结果表明,本文检测算法对人脸的部分遮挡等问题,具有鲁棒性。(2)针对人脸识别,本文采用了基于残差神经网络的算法。网络模型是参照了ResNet34网络,但是对损失函数做了改进,原网络仅用了Softmax来做最后的分类,在某些时候会使每个类别间的特征分布不是太明显。基于Center Loss函数能缩小类内距离的特点,所以本文加入了对Center Loss的使用,通过Softmax和Center Loss两个函数配合来使特征分布更为合理。首先对人脸检测后的图像进行裁剪,对齐,其次载入识别模型得到人脸的128维特征向量,再通过与本地人脸库中的特征向量求欧氏距离,实现人脸的匹配。最后,通过在公共数据集LFW上测试验证了该改进的有效性。(3)实现了本文提出的系统,并将以上两种模型成功应用到了系统中。该系统集人脸图像采集、人脸检测、人脸识别功能、信息显示、消费录入和信息管理功能于一体。在一定程度上,节约了双方的时间,也提升了商家服务质量。
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