基本信息

---

下载

文档摘要

---

复杂环境下的人脸识别算法研究

摘要

基于人脸识别的身份验证技术已经广泛应用于生活中的各个领域，特别是近年来的车站、小区

等。然而在实际应用中，人脸数据通常是通过摄像头获取，在采集过程中往往存在各种环境干扰，例

如光照变化、姿态变化、被遮挡的情况存在。这都会导致采集的图像在清晰度、亮度不理想，从而导

致识别准确率急剧下降。在复杂环境下的人脸识别算法性能如何提升是本次设计的出发点。

此次设计通过搭建卷积神经网络CNN模型进行训练，结合OpenCV提高识速度。在图像采集过程

中，采用dlib进行人脸识别采样，以此提高识别率。通过建立自采数据集，保证数据集中