面部分层过滤的银行客户识别系统
银行客户识别具有深远的意义,在不同的应用场景下可以采用人脸识别算法识别出银行的重要客户.当人脸的特征部位信息发生变化或被掩盖时,人脸识别的精确度会大大降低.本文通过引进面部分层过滤算法,在进行人脸识别之前去除脸部的非特征信息(例如胡子,眼镜,疤等),从而使得人脸识别的处理对象具有更高的统一性.通过MUCI数据集验证了面部分层过滤的可行性,并通过在统一识别模块中加入面部分层过滤算法,提高了识别率,验证了该算法的可行性.
客户识别、面部分层过滤、人脸识别、特征信息、银行
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TP3;TQ0
2017-03-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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