銀行服務(wù)機(jī)器人人臉識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識(shí)別屬于機(jī)器視覺的范疇同時(shí)也屬于生物辨認(rèn)的范疇，人臉識(shí)別現(xiàn)在是人工智能的熱點(diǎn)方向，利用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行身份的驗(yàn)證具有穩(wěn)定和獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，而且通過人臉進(jìn)行身份識(shí)別非常方便和友好以及容易被人接收。一直以來人臉識(shí)別技術(shù)在機(jī)器視覺領(lǐng)域是一項(xiàng)很有挑戰(zhàn)性的課題，同時(shí)也是應(yīng)用非常廣泛的一項(xiàng)技術(shù)，尤其在軍事安全、公共安全和金融領(lǐng)域的應(yīng)用最廣泛。
　　本文在研究了現(xiàn)在最先進(jìn)的人臉識(shí)別技術(shù)后，針對(duì)于不同的實(shí)現(xiàn)方法和現(xiàn)有的硬件條件基礎(chǔ)上提出了自己的實(shí)

2、時(shí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)，并將這套系統(tǒng)運(yùn)行在銀行服務(wù)機(jī)器人上。人臉識(shí)別過程的本質(zhì)是對(duì)人臉圖像做一系列特征處理的過程，本課題的人臉識(shí)別過程主要有以下幾個(gè)階段：檢測(cè)并定位人臉在圖片中的位置、獲取人臉圖片、人臉圖片的比對(duì)，通過廣泛的研究與比較，我選擇了人臉檢測(cè)速度最快和精度最高的人臉檢測(cè)算法，同時(shí)也選擇了魯棒性更好和辨別力更高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法做人臉圖片的比對(duì)。本文所做的主要研究工作如下：
　?、叛芯苛嘶诼┒肥郊?jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的多視角人臉檢測(cè)算法，深入

3、研究和分析了其算法原理，了解了這種人臉檢測(cè)器的訓(xùn)練過程及應(yīng)用條件和環(huán)境，實(shí)現(xiàn)該算法并獲取相應(yīng)的人臉檢測(cè)器后將其運(yùn)用在本課題的人臉識(shí)別系統(tǒng)中，最終獲得了很快的檢測(cè)速度和很高的檢測(cè)率，保持了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
　?、粕钊氲难芯苛司矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，利用CNN模型對(duì)兩張圖片進(jìn)行比對(duì)可以取得很好的分辨效果，并研究了深度對(duì)于CNN模型性能的影響，最終發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)越簡(jiǎn)單以及深度越深的CNN模型的識(shí)別性能越好，但是這個(gè)結(jié)構(gòu)深度有一個(gè)上限，當(dāng)深度達(dá)到