基于前后端交互的人脸识别系统

摘要：

针对现有的人脸识别系统计算效率低和鲁棒性较差等问题,本文提出了一种基于前后端交互的人脸识别系统,系统包含客户端、数据库以及服务端.首先,在客户端提出了基于GrabCut的人脸兴趣区域(ROI)提取算法.其次,将提取到的ROI传输到服务端,并在服务端使用ResNet网络根据ROI提取人脸特征点.最后,将服务端中提取到的人脸特征点返回给客户端,在客户端将该信息与数据库中预存的特征点进行欧式距离匹配,得到人脸识别结果.实验在CeleA数据集与随机视频上进行测试,结果表明提出的ROI提取算法明显提升了人脸识别的精度和鲁棒性,并且系统的前后端交互结构相较于传统的非交互结构极大地提升了人脸识别的计算效率.

关键词：人脸识别、前后端交互、残差神经网络、特征提取、GrabCut

所属期刊栏目：29

资助基金：国家自然科学基金;教育部联合基金;陕西省重点研发计划重点项目;中央高校团队培育项目

在线出版日期：2020-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：89-96