基於單類別識別辨識應用於身分認證之研究
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Date
2020
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Abstract
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。
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Description
Keywords
人臉辨識, 身分認證, 類神經網路, 嵌入式系統, none