【摘 要】
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随着深度学习领域的发展以及人们安全意识的提高,深度学习在安防领域的应用越来越广泛,应用于门禁系统的人脸识别算法在数字化时代成为研究热潮。但由于目前人脸识别算法大多为面部无遮挡物的识别,在新冠疫情流行期间,对佩戴口罩人脸的识别效果不佳,造成了门禁系统工作的不便。为了实现戴口罩人脸的识别,加强门禁系统对戴口罩人脸识别的鲁棒性,提出一套应用于门禁系统的深度学习人脸识别模型。模型训练阶段,本文模型采用基于
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随着深度学习领域的发展以及人们安全意识的提高,深度学习在安防领域的应用越来越广泛,应用于门禁系统的人脸识别算法在数字化时代成为研究热潮。但由于目前人脸识别算法大多为面部无遮挡物的识别,在新冠疫情流行期间,对佩戴口罩人脸的识别效果不佳,造成了门禁系统工作的不便。为了实现戴口罩人脸的识别,加强门禁系统对戴口罩人脸识别的鲁棒性,提出一套应用于门禁系统的深度学习人脸识别模型。模型训练阶段,本文模型采用基于卷积神经网络的深度学习人脸识别模型,人脸检测模型采用MTCNN,人脸识别模型采用FaceNet,在FaceNet中嵌入口罩检测模型MobileNet。利用Wider Face数据集与DCNC数据集训练MTCNN人脸检测模型;利用戴口罩的人脸数据集RMFD完成FaceNet人脸识别模型的训练,其中包含的MobileNet模型用于检测口罩佩戴情况。经训练调优后将模型与硬件连接构成人脸识别门禁系统。门禁系统硬件搭建阶段,以树莓派开发板为主控单元、舵机为门禁驱动单元,完成对真实门禁系统的模拟。为保证软硬件联合工作,采用socket通信实现人脸识别结果与门禁之间的信息传递。经测试,口罩检测模型MobileNet在测试集上的平均准确率为98.97%,人脸识别模型FaceNet在测试集上对于佩戴口罩人脸识别准确率达到了 92.03%,对于未佩戴口罩的人脸识别率达到了 99.16%,使得戴口罩人脸识别的鲁棒性得到了加强。门禁系统对佩戴与未佩戴口罩的人脸识别平均响应时间分别为4.67秒与3.83秒,在识别精度与响应时间上具有良好可靠性与稳定性,对将来实际应用具有一定的参考价值。
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