【摘 要】
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人脸识别技术在日常生活中具有十分广泛的应用,随处可见的有安检、手机支付等。和其它的识别相比较,人脸识别具有很明显的优势,非强制性和非监督性。正是由于这些优势的存在,我们可以很轻松的采集到一个人的人脸图像样本。但是人脸识别技术同样也面临比较困难的问题,其中之一便是单样本人脸识别的问题,这也是本文所要研究的关键点。单样本人脸识别就是我们只拥有所要识别个体的一张人脸图像,在这样的条件下,完成身份的识别任
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人脸识别技术在日常生活中具有十分广泛的应用,随处可见的有安检、手机支付等。和其它的识别相比较,人脸识别具有很明显的优势,非强制性和非监督性。正是由于这些优势的存在,我们可以很轻松的采集到一个人的人脸图像样本。但是人脸识别技术同样也面临比较困难的问题,其中之一便是单样本人脸识别的问题,这也是本文所要研究的关键点。单样本人脸识别就是我们只拥有所要识别个体的一张人脸图像,在这样的条件下,完成身份的识别任务。在本文中,针对如上说明的问题,本文主要研究多尺度目标检测以及单样本人脸识别。具体的研究有以下三个方面:（1）在面向多尺度人脸的目标检测任务中,本文对one-stage目标检测算法进行了研究,将SSD目标检测网络进行优化,增强网络对于小尺度目标的特征提取能力。将优化后的新网络在Wider Face数据集上进行性能测试,实验表明优化后的目标检测模型相对于SSD网络在检测精度上的有提升的。（2）在单样本的识别任务中,本文将迁移学习和判别特征学习的知识结合起来,研究了一个学习框架。通过分别在FERET、LFW和CAS-PEAL三个数据集上设置对照试验,通过在不同种族人群和数据集的不同采集条件下的实验,表明了本文提出的模型在性能上是优于其它方法的,在解决单样本人脸识别问题上具有较好的鲁棒性。（3）基于本文研究的人脸检测方法和面向单样本的人脸识别方法,设计并实现了一个点名系统。首先对系统进行需求分析,根据需求完成了系统的整体架构设计,随后根据系统的架构完成对于各个功能模块的设计。同时,将系统的各个功能进行图示化展示。
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