基于DCNN的证件照人脸验证及应用研究

• 作者: 刘传文 刘鸣涛 卞青山 张林涛 李硕
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 证件审核 卷积神经网络 人脸验证
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 104-109
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.021

摘要

在不同证件审核场景中,由于存在年龄跨度、装扮及样本缺乏等因素的影响,使得现有方法难以适应不同证件照下的人脸识别,无法满足实际应用要求.为解决上述问题,提出一种基于深度卷积神经网络的不同证件照识别方法.该方法对VGG网络做出适应于不同证件照识别的改进,实现端到端的自主学习人脸特征,消除年龄跨度、装扮等因素的影响,并且可将训练参数减少为原网络结构的16,使得在保证识别精度的同时,模型训练时间大幅减小.实验结果表明,该方法在高校毕业审核场景下的自建数据集和CAS-PEAL-R1公开数据集上训练后,验证准确率和召回率较原始方法分别提高了6.29个百分点和7个百分点,能够满足多种应用场景下的不同证件审核需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李硕	临沂大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
2	卞青山	临沂大学教务处	2	1	1.0	1.0
3	刘传文	临沂大学教务处	1	0	0.0	0.0
4	刘鸣涛	临沂大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
5	张林涛	临沂大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0