【摘 要】
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近年来,人脸识别技术在安全检查、服务机器人和快捷支付等领域的应用愈发广泛。与深度神经网络技术相结合形成的用于服务机器人的人脸识别系统,可用于提高服务机器人与被服务对象的交互,是智能机器人控制领域的研究热点之一。本文基于Ty Ran移动机器人硬件平台,研究了针对局部遮挡人脸的修复算法,并设计了基于人脸检测、人脸修复和人脸识别算法的机器人人脸识别模块,主要完成的工作如下:1)针对正常情况下的人脸识别问
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近年来,人脸识别技术在安全检查、服务机器人和快捷支付等领域的应用愈发广泛。与深度神经网络技术相结合形成的用于服务机器人的人脸识别系统,可用于提高服务机器人与被服务对象的交互,是智能机器人控制领域的研究热点之一。本文基于Ty Ran移动机器人硬件平台,研究了针对局部遮挡人脸的修复算法,并设计了基于人脸检测、人脸修复和人脸识别算法的机器人人脸识别模块,主要完成的工作如下:1)针对正常情况下的人脸识别问题,首先研究了图像增强和图像平滑等预处理方法,减少了图像采集过程中光照和噪声的干扰;其次分析了MTCNN、YOLO和Retina Face等人脸检测算法的优缺点,设计了基于Retina Face的人脸检测模块,实现了对遮挡人脸的实时检测;最后研究了VGGNet、Inception、Res Net等图像特征提取网络的优缺点,设计了基于Inception-Res Net的特征提取模块,实现了人脸的实时识别。2)针对面部遮挡影响人脸识别精度的问题,分析了WGAN/WGAN-GP和BEGAN等图像生成算法的优缺点,提出了一种基于BEGAN的人脸修复算法,并根据面部遮挡相对人脸的位置设计了基于遮挡位置的损失,提升了对遮挡人脸的修复效果。3)基于本文提出的针对遮挡的人脸识别算法,针对实时性需求,设计了基于进程池和消息队列的实时人脸识别功能模块,并设计了Tkinter界面实现人机交互功能,最后通过基于Ty Ran移动机器人的局部遮挡人脸识别的实验,验证了本文所设计的人脸识别算法及软件的有效性和可行性。
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