【摘 要】
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针对课堂考勤时人脸角度、表情变化和人脸部分遮挡导致人脸识别算法识别不准的问题,本文提出一种基于特征向量提取和SVM(Support Vector Machine)分类器的人脸识别方法。其中
【机 构】
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佛山科学技术学院物理与光电工程学院,佛山科学技术学院电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61805038);2018年佛山科学技术学院研究生自由探索基金项目(2018LGZ01)
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针对课堂考勤时人脸角度、表情变化和人脸部分遮挡导致人脸识别算法识别不准的问题,本文提出一种基于特征向量提取和SVM(Support Vector Machine)分类器的人脸识别方法。其中,深度神经网络模型经过三元组损失函数(tripletloss)优化可以提取人脸图像在欧氏空间的特征向量,将特征向量输入SVM分类器进行训练,利用训练好的SVM分类器可进行人脸识别。在实际课堂考勤实验中,本文提出的人脸识别方法在人脸角度、表情变化和人脸部分遮挡的情况下人脸识别准确率能达到92.68%。
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