【摘 要】
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考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度,对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进,同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作,并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明,改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99. 22%,高于原始网络结构的99. 05%;在亚洲人脸数据集上准确率达到99. 20%,高于原始网络结构的97. 10%;在自建非匹配人
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11672044,11172047),北京信息科技大学教改项目(2016JGYB09)
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考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度,对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进,同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作,并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明,改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99. 22%,高于原始网络结构的99. 05%;在亚洲人脸数据集上准确率达到99. 20%,高于原始网络结构的97. 10%;在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3. 43%,低于原始网络结构的12. 28%。可以看出,与原始网络结构相比,改进网
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