一种舰船人员人脸检测及识别的智能系统设计

作     者：徐草草 杨启明 张镘 徐晶 XU Caocao;YANG Qiming;ZHANG Man;XU Jing

作者机构：成都理工大学工程技术学院乐山614000 中国移动乐山分公司乐山614000 珠海博闻教育科技发展有限公司珠海519031 内江师范学院内江641112 

基　　金：国家自然科学基金项目(编号:61201397) 乐山市科技局科技支撑计划(编号:19GZD055)资助 

出 版 物：《舰船电子工程》 (Ship Electronic Engineering)

年 卷 期：2023年第43卷第12期

页      码：128-131页

摘      要：舰船舱室授信人员授信,是舱室安全管理的重要组成部分。由于舱室存在光线暗、背景复杂、且授信人员存在部分遮挡等可能性,给舱室安全授信带来了极大的困难。为了应对复杂环境中人脸监测困难,识别精度低等一系列问题,论文提出了一种基于深度学习的应用于舰船人员人脸检测及识别的MTCNN+FaceNet算法,通过数据降维的方式将系统人脸数据降至128维,经过在公开数据库测试,该算法不论是关键点检测还是执行效率均高于其他算法。通过实验验证发现,该算法识别反应速度约为5ms,识别精度高达98%。

主 题 词：人脸识别 MTCNN FaceNet 深度学习 识别精度 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9730.2023.12.026

馆 藏 号：203126679...