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校园安全接送作为一个严肃的社会问题,需要及时发现不明身份人员混入校园等隐患,而市场上大多数的校园人脸识别系统,基本上都需要专用的硬件设备,且只支持单人逐个检测,这无疑提高了推广的成本.针对以上问题,本文提出了使用普通摄像头的支持多人的人脸识别系统.首先采用YOLOv3算法训练人脸数据集,利用K-Means++算法改进先验框中心位置的预测,提高边界框的准确性,得到人脸检测器,对视频中的行人进行人脸检测;之后利用本文的人脸图像质量评价FIQUE算法对人脸进行筛选,增加高质量的人脸图像占比;最后使用Inception-ResNet-v1模型提取人脸特征,进行识别.本文方法利用学校现有的摄像头设备,提高了系统的普及率.实验证明了本文多人识别系统的实时性和鲁棒性良好. 相似文献
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本文研究了基于视频的路边停车管理中车牌识别问题,提出了动态车牌识别算法.在视频场景下,基于打分机制选取最佳结果,充分利用视频的特性,提高车牌识别率,有效地解决了车牌遮挡导致无法识别的问题.对于单帧车牌的识别,使用场景文本识别算法EAST定位车牌,再通过投影变换进行矫正,以提高在倾斜状态下的识别率.实验证明该方法对倾斜扭曲车牌的识别率有一定提升. 相似文献
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