摘要
随着现代社会科学技术的蓬勃发展,人脸识别技术已经广泛应用,已经成为社会生活中必不可少的应用工具,应用于安保领域、支付领域等。尽管对人脸识别领域的研究已经有了一些发展,但是由于光照、姿态、表情、年龄等因素会直接影响人脸识别率,导致人脸识别的精度不准确。由此可以看出,人脸识别算法的进一步优化,仍是人脸识别技术发展及应用的核心问题。采用主干网络为MoblieNetv1的卷积神经网络算法,应用比普通卷积更简单的深度可分离卷积块计算方法,再进行一个其长度为128的全连接,最后进行L2范数标准化,得到长度为128的人脸特征向量信息。根据所得的人脸特征向量,应用PyTorch框架对人脸识别的图像特征提取的算法进行优化并训练,且在相应数据集上完成了测试,测试效果良好。
出处
《电脑编程技巧与维护》
2022年第11期135-137,172,共4页
Computer Programming Skills & Maintenance
