基于ArcFace的自然场景人脸识别系统设计及改进

• 作者: 李良荣 杨春权 杨胜和 熊艺兰 田萌萌 贾伟
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 人工智能 图像增强 人脸识别 深度学习 损失函数 数据集
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 全面感知
• 页码范围: 9-11
• 页数: 3页
• 分类号: TP27
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2020.05.001

摘要

文中设计了一种基于ArcFace的自然场景人脸识别系统,针对系统小人脸识别准确率不高、环境自适应能力不强的局限性,提出了改进方法.系统采用快速人脸图像增强算法对自然场景视觉模糊的人脸图像进行视觉增强,然后通过融合PFLD与YOLOv3人脸关键点检测的方法,改进系统对小人脸的检测性能.实验结果显示,改进的方法有效提高了系统识别的准确率,降低了误识率,系统平均播放帧率约为23帧/s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李良荣	贵州大学大数据与信息工程学院	58	261	10.0	13.0
2	贾伟	贵州大学大数据与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
3	杨胜和	贵州大学大数据与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
4	田萌萌	贵州大学大数据与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	熊艺兰	贵州大学大数据与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
6	杨春权	贵州大学大数据与信息工程学院	1	0	0.0	0.0