文献类型：期刊文章

作　　者：徐迅[1] 陶俊[1] 吴瑰[2]

XU Xun;TAO Jun;WU Gui(School of Mathematics and Computer Science,Jianghan University,Wuhan 430056,Hubei,China;Engineering Training Center,Jianghan University,Wuhan 430056,Hubei,China)

机构地区：[1]江汉大学数学与计算机科学学院,湖北武汉430056 [2]江汉大学工程训练中心,湖北武汉430056

出　　处：《江汉大学学报（自然科学版）》

基　　金：江汉大学硕士研究生培养基金资助项目(301004310001)

年　　份：2019

卷　　号：47

期　　号：3

起止页码：246-251

语　　种：中文

收录情况：JST、UPD、普通刊

摘　　要：基于卷积神经网络Inception-ResNet-v1 模型进行训练与学习,实现了在添加遮挡干扰因素下的人脸识别。将图像嵌入到d 维度的欧几里得空间,采用Triplet Loss 作为损失函数,直接学习特征间的可分性。选取LFW(labeled faces in wild)数据集和摄像头采集的人脸图片制作训练集和测试集。结果表明,模型在眼部被遮挡的情况下识别率为98. 8%,在嘴部被遮挡的情况下识别率为98. 6%,在眼部和嘴部同时被遮挡的情况下识别率为96. 9%。模型在遮挡率为20%~ 30%时,识别率能够达到98. 2%。从实验结果可以得出,模型在一定遮挡的情况下能得到较好的识别效果。

关 键 词：卷积神经网络 三元组损失函数  机器学习  人脸识别

分 类 号：TP391.41] TP183[计算机类]