基于深度学习的人脸识别系统

作者：林平荣; 吴梓华; 陈鑫; 施晓权

来源：软件工程, 2023, 26(10): 53-57.

DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2023.010.012

• 深度学习
• 人脸识别
• FaceNet
• MTCNN
• KNN

为了提高人脸识别的精度和性能，基于深度学习算法设计并实现了一种实时的人脸识别系统，并分析该系统完成人脸识别任务的基本流程。构建的人脸识别系统采用MTCNN(多任务级联神经网络)作为人脸检测算法，融合KNN(K最邻近分类算法)的FaceNet人脸识别方法，利用FaceNet进行人脸表征，基于KNN进行人脸特征分类。对设计的人脸识别系统分别进行识别率测试、响应时间测试、复杂环境干扰测试；结果表明：系统准确率达到98%,在线平均响应时间为0.67 s,在眼、嘴、耳、鼻部位遮挡比例为50%的环境下识别成功率平均约为72%,验证了系统的可行性及算法的有效性。

• 单位
  广州大学华软软件学院; 广东机电职业技术学院