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基于机器学习算法的人脸识别鲁棒性研究

作者:李利民; 刘明辉人脸识别鲁棒性反向传播神经网络径向基神经网络广义回归神经网络

摘要:在现代公安警务工作中,人脸识别是智能化目标人物排查、线索追踪的重要支撑技术。在实际应用中,公安布控人脸图像采集通常处于非合作场景。在环境因素的作用下,采集的图像相比于标准库中人脸图像往往发生噪声叠加、曝光异常以及运动模糊等降质褪化。因此,人脸识别算法的鲁棒性应当成为其有效性的重要判断依据之一。鉴于上述考虑,本文研究了几种典型机器学习算法在不同图像降质因素作用下的人脸识别性能,进一步分析了上述算法的鲁棒性。

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中国电子科学研究院学报

《中国电子科学研究院学报》(CN:11-5401/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国电子科学研究院学报》主要发表电子信息系统研发和综合集成领域内的技术和学术研究论文。聘请行业内工程院院士等资深专家以及近年来在此领域内卓有成就的中年专家组成编委会。办刊宗旨:注重研究成果,提高理论水平。

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