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基于机器学习算法的人脸识别鲁棒性研究

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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。

DOI lj1kkg77dv/1739520

作者李利民;刘明辉

机构地区不详

出处《中国电子科学研究院学报》 2017年2期

关键词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

分类 [电子电信][物理电子学]

出版日期 2017年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国电子科学研究院学报

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