面向智能眼镜的红外测温与人脸识别算法研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:elenganse
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目前新冠疫情尚处于流行阶段,如何快速找出发热人员并确认其身份是管控疫情的关键。本文研发了智能红外测温与人脸识别眼镜,该眼镜具有发现体温异常人员并同时确认戴口罩人员身份的功能。目前红外体温测量装置易受环境因素影响,准确率较低,而该眼镜使用基于环境自适应的红外体温测量算法,实现了高精度体温测量。普通的人脸识别算法对于戴口罩人脸识别精度不高,而该眼镜使用基于注意力孪生网络的戴口罩人脸识别算法,提高了对戴口罩人脸识别的准确率。针对红外体温测量易受环境因素影响的问题,本文提出了环境自适应红外体温测量算法。该算法首先基于霍夫变换实现对黑体位置的检测,然后利用距离-气温自适应红外测温模型进行测温校准,最后使用环境自适应红外测温模型调整算法,实现红外测温模型参数的自适应优化。实验表明,相比于基准方法,本文提出的红外体温测量算法的测温平均绝对误差降低了0.092℃,能更准确地进行红外体温测量。针对戴口罩人脸存在特征缺失的问题,本文提出了注意力孪生戴口罩人脸识别算法。该算法首先基于人脸三维重建算法生成戴口罩人脸,得到了大量可供训练和测试的戴口罩人脸图片,然后使用孪生网络和注意力机制提取戴口罩人脸的有效特征,最后利用渐进化均衡分类损失函数,实现了训练难度由易到难的渐变并解决了训练集中不同人的图片数量不均衡问题。实验表明,相比于基准方法,本文提出的算法在LFW-mask数据集上的准确率提高了5.51%,在RMFD-pured数据集上的准确率提高了5.49%,能够更有效地对戴口罩人脸进行识别。在上述两个算法的基础上,本文进行了智能红外测温与人脸识别眼镜的研发。首先定制了增强现实眼镜设备,为算法提供硬件支持;然后搭建了算法运行的系统环境,并进行相应的软件开发;最后将算法整合到硬件平台中,进行算法部署。
其他文献
学位
目的:小肠腺癌是一种极其少见的恶性肿瘤,在消化道恶性肿瘤占比约为3%。由于小肠腺癌发病率低,临床数据少,目前关于小肠腺癌的治疗、预后因素研究较少。本研究收集300例小肠腺癌患者的相关资料,回顾性分析了小肠腺癌患者的临床病理特征及预后相关因素,以期为临床提供帮助。方法:收集2003年1月至2020年7月在安徽医科大学第一附属医院、安徽医科大学第二附属医院及安徽省立医院三家医院中行手术治疗的患者共30
学位
背景:子宫内膜癌(uterine corpus endometrial carcinoma,UCEC)是女性生殖系统常见的恶性肿瘤,近年来其发病率呈上升趋势,发病年龄趋向低龄化。UCEC起源于子宫内膜腺体,其中子宫内膜样腺癌(uterine endometrioid adenocarcinoma,UTEA)是其最常见的病理类型,2009年FIGO标准根据组织结构及细胞核特征将其分为3级,即高分化(
学位
目的探讨CD117在肺神经内分泌癌的病例中的表达。给临床病理诊断及治疗开拓新的方向。方法收集2014.01-2021.01在XX医院接受肺癌根治术并经病理证实为肺神经内分泌肿瘤的病例共60例。所有病例中典型类癌、非典型类癌、肺大细胞神经内分泌癌及肺小细胞癌的病例数分别是14例、10例、20例、36例。应用免疫组化En Vision法检测CD117在肺神经内分泌肿瘤组织及周围组织中的表达情况,通过卡
学位
目的:骨转移作为一种常见的肺癌远处转移,其严重影响着病人的生活质量。开展对肺癌患者发生骨转移的风险预测,对于临床医生早期发现并预防、指导治疗和延长肺癌患者的生存期具有重要意义。本研究旨在探讨导致肺癌患者发生骨转移的危险因素,同时,基于这些危险因素构建肺癌患者发生骨转移的可视化风险预测模型。方法:本研究回顾性收集了2020年1月1日至2021年9月1日首次在安徽医科大学第一附属医院住院并经病理确诊肺
学位
目的:SOCS3基因启动子的高甲基化区域已在大多数恶性肿瘤中被发现,但SOCS3甲基化与急性淋巴细胞白血病(ALL)之间的相关性却很少被研究。本研究比较分析了在不同基因甲基化程度下的ALL患儿的临床特点,并且在体外实验进一步验证了SOCS3基因甲基化对ALL细胞功能的影响。方法:本研究通过对临床资料的归纳整理,将纳入儿童分为康复对照组和研究组,BSP技术检测不同治疗阶段的急性淋巴细胞白血病患儿的S
学位
随着互联网的蓬勃发展,各种各样的APP雨后春笋般地出现在广大人民的日常生活中。几乎每一款APP中都有推荐功能,需要快速从庞大的数据库中选出符合用户需求的信息,为用户提供个性化服务。这类数据存在不规则、无序等特点,即每一位用户交互的信息数目不一样,用户间不存在排列顺序,给传统的深度学习模型带来挑战。因此,本文以物品推荐为例,从异质图神经网络的角度对个性化的推荐方法展开研究。为了解决现有推荐方法仅聚焦
学位
如今移动设备与物联网设备收集了大量数据用于学习模型以改进用户体验,由于这些数据通常隐私敏感,或规模巨大,因而很难将这些数据全部发送到数据中心,随后联邦学习被提出来解决这一问题。联邦学习实现了跨设备场景下的协同学习,同时保持了客户端数据的本地存储从而保护隐私。但联邦学习也面临非独立同分布数据问题。为解决非独立同分布数据问题,各种方法被提出。但其中在模型准确度与收敛速度与的提升不足,或者违背了联邦学习
学位
近年来,人们在开放式问答评估任务上进行了大量研究,尤其在人工神经网络加持下,评估效果达到了一个新的高度。开放式问题没有标准答案,回答者根据对问题的理解组织答案,常用于政治历史等主观论述题中。在开放式问答评估中,常依赖人工主观判断来评分,存在主观性强、效率低、无法大规模同时进行等限制,因此对开放式问答的自动评估显得尤为迫切。在开放式问答自动评估过程中存在两个难点,首先是开放式问答间存在对应关系,自动
学位
目的龟头炎和阴囊皮炎是常见的男性外生殖器皮肤病,本研究拟通过对比治疗前后受试者的疼痛、瘙痒症状和皮损情况,对低温常压等离子体(cold atmospheric plasma,CAP)治疗龟头炎和阴囊皮炎的有效性进行初步探究。方法使用低温等离子体治疗仪对从2020年6月至2021年6月于安徽医科大学第二附属医院的皮肤科门诊诊断为龟头炎(n=10)和阴囊皮炎(n=7)的成年男性患者的皮损处进行治疗,记
学位