【摘 要】
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针对机场复杂环境,基于深度学习改进了机场人脸在目标遮挡和多尺度目标情况下的快速检测识别算法。首先,针对人脸遮挡问题,提出了使用区域交叉熵损失函数的网络对人脸图像进行分类,直接将池化的特征图的通道数与最终类别数对应;然后,为获得的特征图每一个通道训练分类器,增加模型对于局部区域的敏感程度;最后,针对训练模型层数较深、权重参数太多的问题,引入了奇异值压缩算法,极大减少了模型训练时的计算复杂度,提高了模
【机 构】
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哈尔滨工程大学智能科学与工程学院 哈尔滨 150001;空中交通管理系统与技术国家重点实验室 南京 210023;空中交通管理系统与技术国家重点实验室 南京 210023;哈尔滨工程大学智能科学与工程
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针对机场复杂环境,基于深度学习改进了机场人脸在目标遮挡和多尺度目标情况下的快速检测识别算法。首先,针对人脸遮挡问题,提出了使用区域交叉熵损失函数的网络对人脸图像进行分类,直接将池化的特征图的通道数与最终类别数对应;然后,为获得的特征图每一个通道训练分类器,增加模型对于局部区域的敏感程度;最后,针对训练模型层数较深、权重参数太多的问题,引入了奇异值压缩算法,极大减少了模型训练时的计算复杂度,提高了模型检测目标人脸的速度。经过长时间试验验证,机场人脸快速检测识别系统工作稳定,具有较好性能。
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