【摘 要】
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随着深度学习技术的发展,人脸识别取得了极大的进步并且被广泛应用。例如在手机人脸解锁,人脸考勤,人脸门禁,人证核验等场景已普遍应用人脸识别技术。人脸识别的过程是将人脸图像映射到一个特征向量上,然后通过计算特征向量之间的距离来确定人脸的相似度,人脸识别的训练就是降低类内特征向量的距离,同时增大类间特征向量的距离。虽然人脸识别在公开数据集上取得了很好的性能,但是应用到实际的产品中还需要大量的工作。另外,
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随着深度学习技术的发展,人脸识别取得了极大的进步并且被广泛应用。例如在手机人脸解锁,人脸考勤,人脸门禁,人证核验等场景已普遍应用人脸识别技术。人脸识别的过程是将人脸图像映射到一个特征向量上,然后通过计算特征向量之间的距离来确定人脸的相似度,人脸识别的训练就是降低类内特征向量的距离,同时增大类间特征向量的距离。虽然人脸识别在公开数据集上取得了很好的性能,但是应用到实际的产品中还需要大量的工作。另外,对于模糊,遮挡,侧脸等情况造成低质量人脸图片,由于缺少充足的面部特征信息很容易造成误判,这降低了人脸识别系统的可靠性。人脸质量受多个因素的影响,人工难以对人脸图片质量进行打标,缺少人脸质量标签给人脸质量的训练带来了困难。针对以上的问题,本文主要研究内容如下:（1）为了提升人脸识别技术在实际应用中的效果,从训练数据集,戴口罩识别,人脸检索速度等多个方面优化了人脸识别系统,使其更具有实用价值。（2）针对低质量人脸识别问题,提出了无监督的人脸质量训练方法,基于人脸质量估计结果作为人脸识别结果的可靠性,过滤不可靠识别结果从而提升整体人脸识别系统的可靠性。（3）针对人脸质量在视频人脸识别,特征融合,人脸聚类,人脸识别训练降低噪声影响等方面的应用进行了验证,通过实验表明其明显提升了人脸识别的性能。
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