【摘 要】
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利用ResNet残差卷积神经网络在图像分类上的研究成果,创新性地调整了网络结构及参数初始化方法,使得ResNet残差卷积神经网络在Adience人脸库得到了较高的准确率,同时考虑到人
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利用ResNet残差卷积神经网络在图像分类上的研究成果,创新性地调整了网络结构及参数初始化方法,使得ResNet残差卷积神经网络在Adience人脸库得到了较高的准确率,同时考虑到人脸属性识别的实时性和准确性,提出了通过Tensorflow框架和相应的GPU训练平台对相关数据集进行训练并生成最终的实际模型后,移植到RK3399嵌入式平台上,结合相应的外部硬件资源以及OpenCV视觉库,实时采集摄像头图像信息,直接显示识别结果。
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