【摘 要】
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近些年基于人脸识别技术的身份识别得到了广泛的应用,但是仅仅基于人脸实现的身份识别系统仍然存在很多的缺陷,例如可能会被照片、视频、人脸面具等手段进行攻击,安全性存在一定的隐患。所以需要配合其他手段来进行身份识别,动态密码是其中十分有效的一种手段。但是在一些特殊的时间或场合例如新冠病毒爆发期间,传统的输入方式如触摸屏、键盘等接触式输入极易造成病毒的传播,所以本文提出可以利用对数字手势的识别来完成动态密
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近些年基于人脸识别技术的身份识别得到了广泛的应用,但是仅仅基于人脸实现的身份识别系统仍然存在很多的缺陷,例如可能会被照片、视频、人脸面具等手段进行攻击,安全性存在一定的隐患。所以需要配合其他手段来进行身份识别,动态密码是其中十分有效的一种手段。但是在一些特殊的时间或场合例如新冠病毒爆发期间,传统的输入方式如触摸屏、键盘等接触式输入极易造成病毒的传播,所以本文提出可以利用对数字手势的识别来完成动态密码的输入。具体如下:首先对本文所提出系统的市场需求进行了分析,确定了其应用场合,提出了系统的总体设计方案,其流程为:首先进行人脸识别,验证通过后发送动态密码至待验证者手机上,待验证者做出收到密码所对应的手势完成认证。然后针对上述流程,本文分别对人脸检测、人脸识别和手势识别的实现算法进行了研究。对于人脸检测,基于MTCNN深度卷积神经网络结构来进行实现,但原MTCNN方法在CPU上的实时性较差,我们利用深度可分离卷积替代原网络中的普通卷积以达到减少参数计算量从而提高实时性的目的。对于人脸识别,以Mobile Face Net网络为基础,在原瓶颈层引入CBAM模块,从而增强网络的特征提取能力。同时针对原损失函数超参数需要人工反复调试测试的问题,引入Adacos损失函数实现可以自适应动态调整超参数以提高准确度。关于手势识别,本文对原YOLOV3算法进行改进使得适合本文所研究系统,利用K-means重聚类生成新的预设框,利用深度可分离卷积替代特征提取网络中的普通卷积,同时引入CBAM模块提高网络的特征提取能力,从而提高检测识别精度。针对上述改进,本文都设计了对比实验验证了改进方法的有效性。最后基于上述提出的算法和系统总体方案,具体设计实现了系统的功能,除了实时身份识别以外还实现了人员信息库管理的功能。
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