基于深度学习的人脸识别方法研究

• 作者: 张爱民
• 来源期刊: 西安航空学院学报
• 关键词: 并行FaceNet MTCNN 人脸识别
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程|Computer & Information Engineering
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-9233.2021.03.014

摘要

基于人的脸部特征信息进行身份识别的人脸识别方法应用范围越来越广,人脸识别算法也是人脸识别技术研究的热点领域之一.针对传统的神经网络人脸识别识别率偏低的问题,提出了一种能够有效提升人脸识别准确率的方法.该方法首先通过MTCNN实现人脸检测功能,进而利用并行FaceNet框架实现人脸识别功能.通过实验证明,基于MTCNN和并行FaceNet框架的方法相比于传统人脸识别方法具有更好的识别准确率,并且在LFW人脸数据库中识别准确提升幅度达到了1％.