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facenet皮尔森判别网络的人脸识别方法
文献摘要：
非限制场景下存在光照、遮挡和姿态变化等问题,这严重影响了人脸识别模型的性能和准确度.针对该问题,本文对facenet进行改进,提出了一种基于facenet皮尔森判别网络的人脸识别方法facenetPDN.首先,构建facenetPDN深度卷积神经网络,在facenet前端融合多任务级联卷积神经网络进行人脸检测提取目标人脸.然后,通过深度神经网络提取人脸深度特征信息,采用皮尔森相关系数判别模块替换facenet中的欧氏距离判别模块实现人脸深度特征判别.最后,使用CASIA-WebFace和CASIA-FaceV5人脸数据集训练网络.为了证明本文方法的有效性,训练后的模型在LFW和celeA人脸数据集进行测试和评估,并进行对比分析.实验结果表明,改进后的facenetPDN方法的准确度比原来整体提高了1.34％,在融合训练集下提高了0.78％,该算法鲁棒性和泛化能力优良,可实现多人种的人脸识别,对非限制场景下人脸目标具有良好的识别效果.
文献关键词：
非限制场景;人脸识别;facenet;多任务级联卷积神经网络;人脸检测;皮尔森相关系数;欧氏距离;人脸数据集
中图分类号：
作者姓名：
谷凤伟;陆军;夏桂华
作者机构：
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学船海装备智能化技术与应用教育部重点实验室黑龙江哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]谷凤伟;陆军;夏桂华-.facenet皮尔森判别网络的人脸识别方法)[J].智能系统学报,2022(01):107-115
A类：
facenet,非限制场景,facenetPDN,FaceV5,celeA
B类：
判别网络,下存,遮挡,人脸识别模型,深度卷积神经网络,前端融合,多任务级联卷积神经网络,人脸检测,深度神经网络,深度特征,特征信息,皮尔森相关系数,欧氏距离,CASIA,WebFace,人脸数据集,集训,LFW,融合训练,训练集,泛化能力,人种
AB值：
0.210041
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