【摘 要】
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该文第一部分提出的人脸识别系统是为安保服务型机器人提供的。考虑到实际情况的复杂不确定性,该系统的设计针对人脸的角度、大小、环境与光照等有影响的因素都进行了处理来
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该文第一部分提出的人脸识别系统是为安保服务型机器人提供的。考虑到实际情况的复杂不确定性,该系统的设计针对人脸的角度、大小、环境与光照等有影响的因素都进行了处理来减小误差。利用局部二值算子的旋转不变性实现多角度的人脸检测,然后用SVM算法对检测出的人脸进行识别,效果比基于Harr算子和某些普通算法的人脸识别系统功能更加完善强大。另外,机器人对于视觉系统的实时性要求比较高。算法如果太过复杂会减慢处理速度,同样,硬件的参数对此也有很大的影响。如何在保证精确度与实时性的情况下选取合适的算法与硬件,对于整个安保服务机器人的视觉系统至关重要。本文使用局部二值和支持向量机算法,以及E9卡片机完成了设计,在精确度与实时性上均满足机器人的需求。第二部分内容是基于卷积神经网络的带遮挡人脸识别,当一张人脸图像部分尤其是关键部分被遮挡之后,识别这个人的身份就变得更加困难。卷积神经网络是现今深度学习中的一种常见算法,目前卷积神经网络在人脸识别中的使用效果也十理想,在实验过程中,我们发现卷积神经网络的鲁棒性很强大,于是将其运用到带遮挡的人脸识别上,取得了比很多经典人脸识别算法更好的结果
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