【摘 要】
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近年来深度学习尤其是卷积神经网络取得很大进展,基于深度学习的人脸识别在金融、医疗、门禁、安防等领域得到广泛应用。远距离摄像头拍摄的人脸图像容易出现小人脸图像、低分辨率、图像模糊等情况,对小人脸的检测与识别还存在一定的瓶颈。本文围绕基于深度学习的小人脸检测与识别算法进行研究,论文研究内容如下:（1）基于YOLOv5的小人脸检测算法。本文使用YOLOv5算法进行人脸检测。针对小人脸检测容易出现漏检的问
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近年来深度学习尤其是卷积神经网络取得很大进展,基于深度学习的人脸识别在金融、医疗、门禁、安防等领域得到广泛应用。远距离摄像头拍摄的人脸图像容易出现小人脸图像、低分辨率、图像模糊等情况,对小人脸的检测与识别还存在一定的瓶颈。本文围绕基于深度学习的小人脸检测与识别算法进行研究,论文研究内容如下:（1）基于YOLOv5的小人脸检测算法。本文使用YOLOv5算法进行人脸检测。针对小人脸检测容易出现漏检的问题,对YOLOv5算法进行改进。在YOLOv5的骨干网络中添加通道注意力模块（Squeeze-and-Excitation,SE）,并增加检测框数量,按照人脸宽高比重新设置检测框的初始值。改进后的算法在Wider Face数据集上进行实验识别准确率提高3%。（2）基于SRGAN的小人脸图像重建算法。为进一步提高重建后人脸图像的质量,本文在SRGAN的基础上进行改进,将残差密集网络替换SRGAN中的生成网络。改进后的算法在LFW数据集上测试,图像质量评价指标PSNR值达到31.5,与其他的算法相比均取得最高评分。（3）基于FaceNet的人脸识别算法。使用改进的YOLOv5进行人脸检测,使用改进的SRGAN对检测出的小人脸图像重建,最后使用FaceNet进行人脸识别。改进后算法在数据集LFW实验识别准确率提高1%。（4）基于小人脸检测与识别的课堂考勤系统开发。将基于深度学习的小人脸检测、图像超分辨率重建及人脸识别算法进行整合,完成课堂考勤系统开发。系统能够对课堂上学生的照片、视频进行人脸识别,并将识别的结果保存到数据库中供用户查看。
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