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基於單類別識別辨識應用於身分認證之研究
(2020) 王德揚; Wang, Te-Yang
每個人臉的外觀皆不相同，有多樣的特徵能讓他人辨識身分。臉這樣的生物特徵，也能夠用攝影機來透過電腦進行分析，比較人臉視覺影像特徵來辨識他人身分，將人臉辨識系統應用於身分認證。傳統的類神經網路為分類模式，是在既有的已知類別中進行分類，在已知類別外則無法辨識，有著無法辨識出未知類別的極大的缺點。為了改善這項缺點，利用新形態的模型，補足傳統模型辨識的不足，即使有未知類別出現，也能將他歸類為未知類別，克服單類別識別的神經網路應用上的困難，整合於人臉辨識系統。使用一系列人臉辨識相關技術建構人臉辨識系統。從臉部影像收集，透過攝影機收集影像資料，影像資料前處理，將人臉以外的資訊去除，降低影像分析的複雜度，藉由神經網路分析影像資料，擷取臉部特徵對影像資料來進行分析，最後建立人臉辨識系統辨識身分，以及將人臉辨識系統整合於低運算資源的嵌入式系統。