銀行服務(wù)機器人人臉識別系統(tǒng)的實現(xiàn).pdf

1、人臉識別屬于機器視覺的范疇同時也屬于生物辨認(rèn)的范疇，人臉識別現(xiàn)在是人工智能的熱點方向，利用人臉識別技術(shù)進行身份的驗證具有穩(wěn)定和獨特的優(yōu)勢，而且通過人臉進行身份識別非常方便和友好以及容易被人接收。一直以來人臉識別技術(shù)在機器視覺領(lǐng)域是一項很有挑戰(zhàn)性的課題，同時也是應(yīng)用非常廣泛的一項技術(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)在最先進的人臉識別技術(shù)后，針對于不同的實現(xiàn)方法和現(xiàn)有的硬件條件基礎(chǔ)上提出了自己的實

2、時的人臉識別系統(tǒng)，并將這套系統(tǒng)運行在銀行服務(wù)機器人上。人臉識別過程的本質(zhì)是對人臉圖像做一系列特征處理的過程，本課題的人臉識別過程主要有以下幾個階段：檢測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，通過廣泛的研究與比較，我選擇了人臉檢測速度最快和精度最高的人臉檢測算法，同時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。本文所做的主要研究工作如下：
　?、叛芯苛嘶诼┒肥郊壜?lián)結(jié)構(gòu)的多視角人臉檢測算法，深入

3、研究和分析了其算法原理，了解了這種人臉檢測器的訓(xùn)練過程及應(yīng)用條件和環(huán)境，實現(xiàn)該算法并獲取相應(yīng)的人臉檢測器后將其運用在本課題的人臉識別系統(tǒng)中，最終獲得了很快的檢測速度和很高的檢測率，保持了系統(tǒng)的實時性。
　?、粕钊氲难芯苛司矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，利用CNN模型對兩張圖片進行比對可以取得很好的分辨效果，并研究了深度對于CNN模型性能的影響，最終發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)越簡單以及深度越深的CNN模型的識別性能越好，但是這個結(jié)構(gòu)深度有一個上限，當(dāng)深度達(dá)到