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。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/87495X/201702/672287456.html

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关键词：机器学习算法 机器学习 学习算法 人脸识别 鲁棒性 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