【摘 要】
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近年来,人脸识别技术于近年来快速发展且逐渐受到重视。若以传统的特征获取方法达到人脸识别,如局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP),需搜集大量训练数据,且其训练模型
【基金项目】
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衢州科技计划项目赞助该项课题(No. 2018k12)和“2017年浙江省高职高专院校专业带头人培养对象人才项目”资助.
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近年来,人脸识别技术于近年来快速发展且逐渐受到重视。若以传统的特征获取方法达到人脸识别,如局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP),需搜集大量训练数据,且其训练模型大小容易受数据量影响,使该人脸识别系统计算时间延长,影响使用效率。本文提出的三阶段串联式人脸检测器以及基于最近特征空间转换(Nearest Feature Line, NFL)的人脸识别方法,采用卷积式类神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)所产生的特征映像(Feature Ma
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