研究生: |
黃奕鈞 Huang, Yi-Chun |
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論文名稱: |
應用於MTCNN及關係類神經網路之快速人臉辨識系統 Fast Face Recognition System for MTCNN and Relation Neural Network |
指導教授: |
黃文吉
Hwang, Wen-Jyi |
口試委員: | 尤信程 林群富 |
口試日期: | 2021/07/29 |
學位類別: |
碩士 Master |
系所名稱: |
資訊工程學系 Department of Computer Science and Information Engineering |
論文出版年: | 2021 |
畢業學年度: | 109 |
語文別: | 中文 |
論文頁數: | 48 |
中文關鍵詞: | 人臉辨識 、類神經網路 |
英文關鍵詞: | MTCNN, Relation Neural Network |
研究方法: | 實驗設計法 |
DOI URL: | http://doi.org/10.6345/NTNU202101304 |
論文種類: | 學術論文 |
相關次數: | 點閱:141 下載:17 |
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人臉辨識是經由擷取人臉影像,分析其臉部特徵來進行身分認證的一種技術,近年來基於深度學習運用於人臉辨識逐漸成為主流的研究方向,藉由輸入大量影像資料,解析其向素值排列之向量資訊,學習人臉特徵,最終達到可以識別人臉的目的。
使用MTCNN作為人臉檢測的部分,雖然其能夠穩定且精準地框選人臉,但是因為需要花費較大計算量,所以導致在檢測上的速度較為緩慢,進而使得整體系統效能受到影響。而在人臉識別的部分使用關係類神經網路架構,並且以一人一個模型的方式來增減辨識人數,雖然能夠對於每個人都能達到最佳的辨識度,但會在可辨識人數多的情況下,造成辨識效率降低的現象。
本論文旨在針對人臉檢測以及人臉識別的部分做改進, MTCNN方面透過改進現有架構的方式,使得人臉檢測速度加快。而在人臉識別方面使用了演算法改變模型搜尋的方式,使得在辨識人數多的狀況下,也能夠具有流暢的辨識速度,最終整合這兩部分來獲得執行效率高之人臉辨識系統。
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