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基于深度学习卷积神经网络的民航旅客人脸智能识别方法 被引量：2
1
作者 张宁 梁有程 +2 位作者 顾倩 胡洋 臧雪梅 《信息与电脑》 2022年第18期162-164,共3页
在民航旅客人脸识别中,由于人脸特征提取差,导致识别准确率低,因此提出基于深度学习卷积神经网络的民航旅客人脸智能识别方法。首先,利用深度学习卷积神经网络检测人脸,获取人脸位置并标记关键特征点;其次,基于人脸姿态校正提取关键特征... 在民航旅客人脸识别中,由于人脸特征提取差,导致识别准确率低,因此提出基于深度学习卷积神经网络的民航旅客人脸智能识别方法。首先,利用深度学习卷积神经网络检测人脸,获取人脸位置并标记关键特征点;其次,基于人脸姿态校正提取关键特征,利用三角对线理论融合人脸特征;最后,通过计算待检测图像与数据集中图像的余弦相似度,实现人脸智能识别。实验结果表明,该方法的识别准确率在92%以上,证明其具备可行性。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 民航旅客 人脸智能识别 三角对线理论 深度学习
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