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基于卷积神经网络的口罩遮挡条件下人脸识别技术研究
文献摘要：
为了解决戴口罩人脸识别率不高的问题,开展基于卷积神经网络的研究.本研究所用的数据集均为戴口罩的人脸图像,总共1016张图片,其中测试样本为305张,训练样本为711张.本研究采用对比试验的方法,在初始卷积神经网络模型结构不变的情况下,修改每一个卷积层的卷积核数量,从后往前进行对比,得出本研究最佳模型,人脸检测准确率约为99.74％.通过试验可以看出,卷积神经网络对戴口罩的人脸有很好的识别能力.
文献关键词：
人脸识别;卷积神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
颜继东;李艳生
作者机构：
湖北师范大学物理与电子科学学院,湖北 黄石 435002
文献出处：
引用格式：
[1]颜继东;李艳生-.基于卷积神经网络的口罩遮挡条件下人脸识别技术研究)[J].河南科技,2022(07):10-14
A类：
B类：
遮挡,人脸识别技术,识别技术研究,戴口罩,识别率,人脸图像,总共,训练样本,卷积神经网络模型,模型结构,卷积层,卷积核,核数,往前,人脸检测,检测准确率,识别能力
AB值：
0.298925
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