基于卷积神经网络DZZ和DX=9加速的实时视频人脸识别.PDF

基于卷积神经网络的人脸识别.docx PAGE24 基于卷积神经网络的人脸识别 基于 基于卷积神经网络的人脸识别 摘要从一开始，计算机就是试图为了代替人类进行各种各样的工作而被发明的。计算机行业经过了长时间的发展和进步，越来越多新理论被提出和深入研究。这些发展都使得人脸识别从单纯的理论变成了可实现的功能。该系统的识别人脸的部分采用的是OpenCV的算法，并采用OpenCV对图片进行一系列的预处理。提取识别人脸特征部分的算法采用的是ChristianSzegedy在2014年提出的一种全新的深度学习结构GoogLeNet。由于inception结构的存在，G

2024-12-12 约1.82万字 31页立即下载

基于卷积神经网络的人脸识别.pdf 摘要人工智能（ArtificialIntelligence）迅速发展，早期人工智能发展不好的大多数都是算法计算量庞大，计算机硬件处理信息能力不够，但随着计算机硬件,算法的不断发展对于人们使用人工智能的障碍逐渐降低。在图像处理上主要体现在对于图片的预测准确度和消耗计算机的内存空间,计算时间上。文中主要是对人脸识别算法的设计与应用，设计以python为主要的编程工具应用利用 python强大的功能模块设计人脸识别系统。主要是以卷积神经网络（CNN）模型搭建的神经网络，本设计神经网络包括三层卷积层,三层池化层，两层全链接层，文中人脸识别系统通过收集到的数据信

2025-04-27 约3.52万字 27页立即下载

4.2 基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型.pdf 大数据，成就未来 基于卷积神经网络（CNN） 的人脸识别模型目录 1 背景与目标 2 数据采集 3 人脸检测 4 建模前数据整理

2020-10-15 约1.7万字 69页立即下载

基于卷积神经网络的人脸识别ppt课件.pptx 基于卷积神经网络的人脸识别作者：引言人脸识别技术近年来，人脸识别技术已成为计算机视觉领域的重要研究方向。广泛应用在安防监控、身份验证、支付等领域有着广泛应用。深度学习深度学习的兴起，特别是卷积神经网络，显著提升了人脸识别的准确率。 人脸识别任务概述1人脸检测从图像或视频中定位和识别出人脸区域。2人脸对齐将人脸图像进行对齐，例如旋转和缩放，以消除姿态和尺度变化的影响。3人脸特征提取提取人脸的独特特征，例如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和形状，以用于识别。4人脸识别将提取的人脸特征与已知的人脸库进行比较，以确定身份。机器学习在人脸识别中的应用特征提取利用机器学习算法提取人脸特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位

2025-02-19 约2.86千字 26页立即下载

基于卷积神经网络的多任务辅助人脸识别方法研究.pdf 摘要摘要 人脸识别是生物识别技术的典型应用之一，近年来在身份识别、人机交互、安防监控等领域发挥了重要作用，成为学术界的研究热点，并在工业界取得快速发展。卷积神经网络因为具有自动学习最优特征、局部感知、参数共享等特点，被广泛应用于人脸识别领域并取得了令人瞩目的成绩。但是，目前基于卷积神经网络的人脸识别方法仍会受到姿态变化、表情变化等问题的影响导致识别率下降，且当前大多数方法专注于单一任务，当需要执行其他特定任务时，必须额

2025-03-28 约10.19万字 67页立即下载

基于卷积神经网络的人脸识别系统设计与实现.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的人脸识别系统设计与实现一、1.系统概述 (1)随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。人脸识别技术具有非接触、实时性强、识别准确率高等优点，在安防监控、智能门禁、手机解锁、智能支付等多个领域展现出巨大的应用潜力。据统计，全球人脸识别市场规模预计将在2025年达到200亿美元，年复合增长率超过20%。例如，我国某大型安防企业推出的基于人脸识别的智能监控系统，已成功应用于多个城市，有效提升了公共安全水平。 (2)人脸识别系统的核心是卷积神经网络（CNN），它能够自动从图像中提取特征，并进行分类识别。与传统的人脸识别方法相比，基于

2025-01-20 约2.07千字 4页立即下载

基于改进卷积神经网络的人脸识别算法.pptx 基于改进卷积神经网络的人脸识别算法汇报人：2024-01-30 CATALOGUE目录引言卷积神经网络基本原理人脸识别算法关键技术基于改进卷积神经网络的人脸识别算法设计实验结果与分析结论与展望 01引言随着社会安全需求的提升，人脸识别技术在公共安全、金融支付等领域的应用越来越广泛。传统的人脸识别方法在面对复杂环境和大规模数据集时存在诸多挑战，因此研究更为高效和准确的人脸识别算法具有重要意义。基于改进卷积神经网络的人脸识别算法能够自动提取图像中的深层特征，提高人脸识别的准确率和鲁棒性，对于推动人脸识别技术的发展具有重要价值。研究背景与意义传统的人脸识别方法如主成分分析、线性判别分析等在面对复

2024-06-15 约3.84千字 31页立即下载

基于卷积神经网络的多波段光源人脸识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800921 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110085421.9 (22)申请日 2021.01.22 (71)申请人广东电网有限责任公司广州供电局

2023-06-05 约7.49千字 6页立即下载

基于卷积神经网络的动态人脸识别方法研究.pdf 基于卷积神经网络的动态人脸识别方法研究摘要近年来，人脸识别技术已经被广泛的应用到生活的各个领域，如人脸支付、考勤打卡、身份验证等。如今人脸识别都采用基于图片的静态识别方式，需要人驻足在采集的摄像头前，再将检测到人脸与数据库中的人脸进行匹配。然而，在实际场景中，受限于运动的行人与固定图像采集设备的距离，摄像头采集的动态人脸存在尺度不同、遮挡重合的问题，同时现有识别算法网络模型过大问题。因此，本文基于RtinaFace与FaceNet 算法，对于动态人脸识别展开研究，涉及到算法改进、后处理算法替换、优化损失函数以及设计整体检测识别系统。主要研究工作如下：针对运动状态下出现人脸尺度不

2025-05-23 约11.5万字 71页立即下载

《基于改进卷积神经网络的人脸识别算法及实验设计》8600字.docx PAGE PAGE6 基于改进卷积神经网络的人脸识别算法及实验设计目录 TOC\o1-3\h\u140861绪论 2 247291.1研究背景及意义 2 285211.2国内外研究现状 2 158221.3本文主要内容 3 188942卷积神经网络基本概述 5 187422.1卷积神经网络发展历程 5 15262.2卷积神经网络基本结构 6 284733人脸数据集的处理 7 91093.1图像尺度归一化处理 7 25663.2图像灰度归一化处理 7 41864基于改进的卷积神经的人脸识别 8 173714.1卷积神经网络结构的优化 8 152474.2Softmax函数的优化 9 11452

2025-06-06 约1.1万字 18页立即下载

基于卷积神经网络的人脸表情识别研究.pdf 摘要摘要面部表情作为心理状态的直接体现，可提供丰富的情感信息，是了解个体情感状态的重要途径之一。面部表情识别作为模式识别领域的关键技术之一，近年来受到了极大的关注，尤其在人机界面、驾驶安全和医疗保健等多个领域有着广泛的应用。随着深度学习技术的快速发展，得益于卷积神经网络先进的特征学习能力，人脸表情识别领域得到了全面的扩展。尽管卷积神经网络在该领域取得了显著的成果，但在表情特征提取方面仍存在一些限制，这可能影响模型

2025-03-26 约11.7万字 69页立即下载

基于卷积神经网络的人脸表情识别.pdf 基于卷积神经网络的人脸表情识别徐鹏，薄华 (上海海事大学信息工程学院，上海201306) 摘要：传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成，利用人的经验来获取模式特征，很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法，避免了明，该方法能够取得很好的表情分类效果。关键词：卷积神经网络；人脸表情识别中图分类号：TP391．9 文献标识码：A

2019-03-15 约1.04万字 4页立即下载

2018年基于神经网络的人脸识别(附代码).doc go 【代码及说明见第四页】基于三层BP神经网络的人脸识别实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别。二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。 BP神经网络的结构 BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。 BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入

2018-10-20 约6.26千字 12页立即下载

基于神经网络的人脸识别(附代码).doc WORD格式可编辑专业技术知识共享【代码及说明见第四页】基于三层BP神经网络的人脸识别实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别。二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。 BP神经网络的结构 BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达

2019-01-07 约6.32千字 8页立即下载

基于神经网络的人脸识别的开题报告.docx 基于神经网络的人脸识别的开题报告一、选题背景：随着计算机技术和图像处理技术的快速发展，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、电商等领域。传统的人脸识别技术主要依赖于面部特征的提取和匹配，这种方法受制于光照、遮挡、角度等因素，存在一定的误识别率。而基于神经网络的人脸识别技术具有更强的鲁棒性和准确度，成为当前研究的热点之一。二、选题意义：随着人们对安全和便利性的要求越来越高，人脸识别技术的应用范围也越来越广泛。基于神经网络的人脸识别技术，可以实现更加准确、高效、安全的人脸识别，有助于解决传统的人脸识别技术存在的不足之处，具有广泛的应用前景。三、研究内容：本项目旨在深入研究基于神经网络的

2023-07-18 约小于1千字 2页立即下载