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题名基于多任务级联卷积网络模型的人脸检测和识别
被引量：2
- 1
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作者
刘其嘉
郭一娜
任晓文
李健宇
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机构
太原科技大学电子与信息工程学院
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出处
《太原科技大学学报》
2019年第2期81-85,共5页
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基金
国家自然科学基金(61301250)
山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划(晋教科[2015]3号)
山西省回国留学人员科研资助项目(2014-060)
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文摘
深度学习的集成特征提取这一优点使得它广泛应用于人脸检测和识别。提出了一种多任务级联卷积网络模型(Multitask Cascaded Convolution Network,MTCNN)。基于Tensor Flow平台,基于改进的任务级联卷积网络模型检测到人脸,并且用Face Net算法对人脸进行特征提取,用KNN算法对人脸进行识别。实验结果表明,对不同光照下多人图像和遮挡图像的人脸进行检测和识别,具有良好的鲁棒性。
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关键词
人脸检测和识别
深度学习
TENSOR
Flow
多任务级联卷积网络
face
net
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Keywords
face detection and recognition
deep learning
tensor flow
multitasking cascaded convolution networks
face net
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于深度学习的人脸识别方法研究
被引量：3
- 2
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作者
张爱民
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机构
中共涡阳县委党校
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出处
《西安航空学院学报》
2021年第3期75-79,共5页
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文摘
基于人的脸部特征信息进行身份识别的人脸识别方法应用范围越来越广,人脸识别算法也是人脸识别技术研究的热点领域之一。针对传统的神经网络人脸识别识别率偏低的问题,提出了一种能够有效提升人脸识别准确率的方法。该方法首先通过MTCNN实现人脸检测功能,进而利用并行FaceNet框架实现人脸识别功能。通过实验证明,基于MTCNN和并行FaceNet框架的方法相比于传统人脸识别方法具有更好的识别准确率,并且在LFW人脸数据库中识别准确提升幅度达到了1%。
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关键词
并行facenet
MTCNN
人脸识别
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Keywords
parallel face net
MTCNN
face recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名浅谈混凝土外墙单面网聚苯板外保温施工及质量控制
被引量：3
- 3
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作者
郭志良
韩金亮
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机构
河北科信建设监理有限公司
北华航天工业学院
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出处
《北华航天工业学院学报》
CAS
2006年第4期25-26,49,共3页
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文摘
本文通过对石家庄某住宅聚苯板与墙体一次浇注成型施工质量的监理过程的阐述,介绍该工艺的流程及特点,探讨其在今后工程中的应用。
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关键词
单面网聚苯板
外保温
一次成型
施工难点
工艺流程
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Keywords
single-face net polystyrene plate
outside heat-preservation
casting as a whole
construction difficulties
technological process
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分类号
TU86
[建筑科学]
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