摘要：随着养宠家庭的增加,犬只身份识别成为一个重要问题,犬鼻纹独一无二,可以用来准确地辨认犬只身份。为了实现犬鼻纹识别,设计了一种基于facenet网络的犬只鼻纹识别方法。facenet的Backbone采用ResNet18,损失函数采用Tripletloss。并通过SRGAN网络对犬鼻纹图像预处理,放大图像分辨率,使鼻纹图像更加清晰。基于facenet网络的犬只鼻纹识别方法为犬只身份识别和鉴定提供了一种有效可行的解决方案。

摘要：由于传统人脸识别系统多采用手工进行特征设定,存在识别精度低、速度慢等缺点,因此文中设计一种基于MTCNN和facenet的人脸识别系统。采用MTCNN模型进行人脸边框回归,通过三阶级联卷积神经网络对人脸图像进行从粗到细的提取;采用facenet模型进行人脸特征向量提取,构建本地人脸特征库;通过比对待识别人脸特征向量与本地人脸特征库中向量间的欧氏距离,输出识别结果。为验证系统性能,从检测速度与检测精度两方面进行测试。实验结果表明,文中所设计的系统识别速度达25 f/s以上,当特征向量间的欧氏距离的阈值设定为0.60时,在数据集LFW上的识别率最高达到99.27%。该系统检测速度满足实时性的同时具有较高的检测精度。

摘要：人脸识别在门禁和考勤中有着广泛的应用,为人们生活带来了极大的便利。本文基于facenet构建了一个人脸识别模型,运用卷积神经网络进行训练,并对模型进行验证。基于训练好的模型,设计开发了一款人脸识别打卡系统,该系统使用PyQt5进行界面设计,运用Python进行编程。该系统具有注册、登录、打卡功能,人脸识别速度快,正确率高。

摘要：人脸识别技术在智能城市建设中广泛应用,传统人脸识别算法依赖人工设定的特征,通常会带来不可期望的人为因素和误差。随着计算机算力的提升,基于神经网络的人脸识别方法由于其准确高效深受工业界偏爱。提出了基于多任务卷积神经网络(MTCNN——Multi-task Cascaded Convolutional Networks)和facenet的人脸识别方法,并实现了从图像处理到识别结果输出的整个人脸识别系统。

摘要：目标识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一,无人机对地面目标自动检测与识别在侦查、打击、预警等领域均具有重要作用及战略需求,例如军事侦查,罪犯追捕等。将无人机与计算机视觉结合,设计制作了一个基于YOLO和facenet的航拍行人目标识别无人机系统,实现对指定行人目标的自动检测与识别。首先构建航拍行人及人脸数据集,对Tiny-YOLOv3网络模型进行训练,然后使用训练好的模型对图像中行人以及人脸进行检测,并将检测到的人脸送入facenet网络与目标人脸进行人脸验证,最后通过对多场景航拍视频进行检测识别实验。结果表明:无人机系统能够通过机载相机采集图像,在机载处理平台上正确检测目标并验证人脸,进行目标识别,验证了该系统的可靠性。

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%。

摘要：针对传统课堂考勤中耗时长、效率低等问题,提出了一种基于计算机视觉的考勤系统,利用深度学习进行人脸识别与手机入袋检测,记录学生的到课情况与手机上交情况。为将考勤信息可视化,设计了3种登录模式的综合考勤系统。实验结果表明,该系统不仅能在毫秒级的时间内完成检测,而且平均准确率(mean Average Precision,mAP)0.5达到0.990,保证了精确率和召回率。

摘要：为了提高人脸识别的精度和性能,基于深度学习算法设计并实现了一种实时的人脸识别系统,并分析该系统完成人脸识别任务的基本流程。构建的人脸识别系统采用MTCNN(多任务级联神经网络)作为人脸检测算法,融合KNN(K最邻近分类算法)的facenet人脸识别方法,利用facenet进行人脸表征,基于KNN进行人脸特征分类。对设计的人脸识别系统分别进行识别率测试、响应时间测试、复杂环境干扰测试;结果表明:系统准确率达到98%,在线平均响应时间为0.67 s,在眼、嘴、耳、鼻部位遮挡比例为50%的环境下识别成功率平均约为72%,验证了系统的可行性及算法的有效性。

摘要：为了探究将人脸识别技术应用于高校教职工餐厅的可行性,文中首先介绍了当前人脸识别技术在高校餐厅中的相关研究和应用案例。随后,设计了一个基于人脸识别技术的系统架构,详细描述了人脸采集、特征提取和1:1模式识别流程。在实验过程中,进行了阈值和准确率的测试,并展示了实验结果。实验表明,在适当的阈值下,人脸识别系统的准确率和识别率均较高。

摘要：本文研究了将人脸识别融入手机隐私文本保护的方法,设计实现了Android手机上基于人脸识别技术的隐私文本加密软件。在加密部分,通过Face Net模型,获得捕获人脸与预设人脸的特征向量的欧氏距离,与用户输入的密码一起组成秘钥,并生成密文。在解密部分,通过验证人脸后,再次合成秘钥并解密密文。如果人脸或密码有一项无法验证通过,则解密失败。并且本文介绍了facenet算法的原理、软件的设计与实现过程以及软件演示。