【摘 要】
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随着人工智能领域技术的不断完善和发展,人脸识别技术已经携手各个领域进行了深度的融合,由于深度学习的问世和人脸识别技术研究的不断深入,二者相互需求推动了各自的发展。
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随着人工智能领域技术的不断完善和发展,人脸识别技术已经携手各个领域进行了深度的融合,由于深度学习的问世和人脸识别技术研究的不断深入,二者相互需求推动了各自的发展。随后,人脸识别技术被应用到互联网,随之衍生出了表情识别、人体位姿识别等,并且作为一种可靠的身份识别技术,广泛应用到了安防等领域。人脸识别也已经融入人们日常生活中,如高铁入站身份验证、门禁系统、打卡签到等,为人们生活提供极大便利。本文的目的是在Windows平台设计一个具有人脸识别功能的应用软件,本系统使用深度学习技术应对大量人脸数据问题,并且利用Caffe开源框架设计了一个卷积神经网络用于人脸识别。本系统分别在Windows和Linux平台设计了人脸识别客户端和服务器,利用TCP/IP协议使前后端通信,形成完整的人脸识别系统。本论文首先对卷积神经网络和人脸识别研究现状和应用领域及相关知识进行简要阐述,并且介绍了深度学习框架Caffe,对于其优缺点同其他深度学习框架进行比较。详细描述了Caffe的优点,三大模块,基本结构和开发环境的搭建。随后,设计了拥有5个卷积层和3个池化层的卷积神经网络,并使用Caltech人脸数据集训练人脸模型。通过特征可视化分析和实验结果得出结论:本文设计的人脸模型可以更好的表征人脸,识别率比传统的特征脸表征方法好。并且,本文设计的网络模型相比VGG等成熟的卷积神经网络,层级数比较少,复杂度低。而且能达到识别率的要求。利用训练得到的人脸模型,分别在Windows平台设计实现人脸识别客户端,负责与人交互和采集人脸图像并与服务器通信。在Linux平台实现人脸识别服务器,包含人脸识别模块和注册、登录、上传人脸信息、与My Sql数据库交互的存储等功能的设计实现。最后,本论文对设计的人脸识别系统进行测试:在光线优良,无面部遮挡的情况下,人脸识别正确率高,足以满足日常产品需求,可应用于Windows平台下软件的人脸登录和人脸支付等。
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