【摘 要】
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随着互联网的发展,人们的生活越来越趋向于智能化。人脸识别技术由于非接触式,采集快捷便利等优点而被广泛应用于安全、商务、金融等领域。随着人们对安全性,识别速度,准确率的要求越来越高,传统的人脸识别方法已经不能满足人们的生活需要。卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork,CNN）的诞生,使得人脸识别技术获得了快速发展。传统的人脸识别算法都是人工提取特征,工作量大,很容易受到
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随着互联网的发展,人们的生活越来越趋向于智能化。人脸识别技术由于非接触式,采集快捷便利等优点而被广泛应用于安全、商务、金融等领域。随着人们对安全性,识别速度,准确率的要求越来越高,传统的人脸识别方法已经不能满足人们的生活需要。卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork,CNN）的诞生,使得人脸识别技术获得了快速发展。传统的人脸识别算法都是人工提取特征,工作量大,很容易受到环境的限制,实时性和准确率都不高。人脸的攻击方式也层出不穷,人脸识别系统易受到伪造的人脸图片,人脸面具,人脸视频等攻击而影响其安全性。DenseNet网络使用卷积方式提取特征,通过对图像的层层表达,可以有效挖掘图像内部的本质信息,但是网络比较深,对训练设备和嵌入式设备的要求比较高,不能得到很好利用。针对以上的局限性,本文提出了一种基于深度学习的人脸识别算法在树莓派上实现的方案。首先,本文提出了一种基于多模态特征融合的人脸活体检测算法。三个模态的人脸图像能有效的躲避一些攻击手段,较为明显区分出真实人脸和伪造人脸的差异;选用ResNet18网络作为活体检测的基础网络,采用网络并行的方式对人脸图像进行特征提取,提高了模型的训练速度;算法中引入注意力机制,该机制表征于局部信息,能够找到最需要,最有用的信息,提高了模型的准确率;算法中通过余弦退火函数来周期性改变学习率,使模型收敛到一个最优点。通过实验验证,基于多模态特征融合的人脸活体检测算法,在CASIA-SURF数据集上进行训练,达到了99.9%的准确率,平均分类错误率为0.001。实验结果表明,基于多模态特征融合的人脸活体检测算法安全性高,不易被攻击。然后,本文通过对计算速度以及模型大小的分析,提出了基于改进的MobileNet V2网络的人脸识别方法。在图像处理阶段,采用仿射变换矩阵对人脸图像对齐,使用高斯曲率滤波的方法平滑图像,提高了模型的准确率;在MobileNet V2网络基础上,通过基于L1-Norm的方式压缩网络,裁剪对网络影响较小的权重,压缩后的模型为1.9M。通过实验验证,在FERET数据集上对1000张人脸图片进行训练,准确率达到了95.3%。在自制数据集上对500张人脸图片上进行测试,准确率达到了95.6%。实验结果表明,基于改进的MobileNet V2网络人脸识别方法具有参数量小,准确率高,速度快等优点。最后,本文以树莓派作为人脸识别的嵌入式设备,搭建了不同的功能模组,完善了各项功能,将基于改进的ResNet18活体人脸检测网络和基于改进的MobileNet V2的人脸识别网络组合在一起移植到树莓派中。通过测试得出,对实验室成员能实现准确的识别,功耗为3.8W,远小于电脑的功耗,证明了基于深度学习的人脸识别算法在树莓派上应用的可行性。
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