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基於CNN對於多人環境進行人臉辨識之研究
(2020) 李聿宸
人臉辨識於現今社會為熱門的議題，每個人皆有獨一的臉部特徵，相較於密碼或是個人證件等傳統的識別方式，人臉辨識既不需要隨時攜帶實體證件也不用擔心忘記密碼。當經由辨識而取得臉部影像後，就能夠藉由不同的臉部特徵與人臉資料庫進行比對來驗證身分。本研究以設置於教室上方的攝影機拍攝課堂環境，取得之臉部影像解析度較低，因此人臉特徵較不突出，且亦有光線亮度不均勻以及臉部偏移等問題，導致傳統人臉辨識效果不佳。本研究運用YOLOv3結合深度學習的人臉偵測技術取得個人的臉部影像，並搭配卷積神經網路 (Convolutional Neural Network)訓練合適的模型進行人臉辨識，對於20 × 20以上之低解析度且包含不同角度的臉部影像，皆能達到97%以上的辨識準確率。由於人臉長時間下來會有些許的變化，根據實驗結果，經由四個月後之臉部影像仍能維持94%的辨識準確率。