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深度神经网络是目前计算机机器学习领域的一个关键技术,可应用于图像处理。其中,多任务卷积神经网络(Multi-task Convolutional Neural Network,MTCNN)是一种基于卷积神经网络的多任务人脸检测框架,这里采用MTCNN人脸检测模型代替传统的卷积神经网络,在深度学习框架TensorFlow上进行人脸识别。首先,在数据预处理阶段利用灰度化方法将图像集转变为灰度图,降低图像通道。其次,基于MTCNN构建人脸检测模型,并利用Softmax函数进行分类识别。最后,实验过程中选择不同迭代次数进行准确性对比,在模型趋于稳定的情况下,得到较高的准确性。 相似文献
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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。 相似文献
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