【摘 要】
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约束条件下的人脸识别目前已日趋成熟并得到广泛应用,但是对无约束条件下的人脸识别依旧存在诸多挑战,主要表现为无约束条件下的人脸受模糊、偏转、遮挡以及光照等因素影响。视频监控是应用人脸识别技术的一种重要场景,在此场景下的人脸具有低质量和无约束的特点,此外,海量的视频数据以及重复的人脸信息导致过多的冗余计算。因此,本文针对监控场景下无约束人脸识别中存在的此类问题进行研究。论文工作如下所示:（1）论文所提
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约束条件下的人脸识别目前已日趋成熟并得到广泛应用,但是对无约束条件下的人脸识别依旧存在诸多挑战,主要表现为无约束条件下的人脸受模糊、偏转、遮挡以及光照等因素影响。视频监控是应用人脸识别技术的一种重要场景,在此场景下的人脸具有低质量和无约束的特点,此外,海量的视频数据以及重复的人脸信息导致过多的冗余计算。因此,本文针对监控场景下无约束人脸识别中存在的此类问题进行研究。论文工作如下所示:（1）论文所提算法均以深度卷积神经网络为基础,为此本文首先在CIFAR-10数据集上对BN、数据增强等深度学习相关技术进行了实验研究,以此应用于本文算法的设计和训练。（2）针对视频监控识别中存在的计算冗余问题,提出了一种基于关键帧的无约束视频人脸识别方法。通过结合人脸检测和跟踪的策略获取视频人脸,以质量评估和结合序列信息的方法提取关键帧进行识别。实验结果表明,该方法能够在确保准确率的条件下有效减少冗余计算。（3）针对视频监控识别中人脸的无约束性以及低质量导致的性能下降问题,提出了一种基于特征融合的无约束视频人脸识别方法（FMAN）。FMAN以一组图像为输入并使用质量感知模块对各特征通道内的特征图组进行自适应聚合,以此方式将输入的多张图像表示为一个紧凑的特征向量。在YTF、IJB-A以及COX数据集上的评估结果表明,相比其他方法,FMAN能够有效聚合人脸并在多个指标下具有较好的性能表现。（4）设计并实现了一种适用于监控场景的实时监控识别系统。系统基于C/S架构实现,以本文算法为基础通过多模块级联方式实现视频流中人脸的检测和识别。实际应用测试结果表明,所设计的系统能够在确保准确率的条件下对监控场景中的目标人脸实时预警。
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