计算机应用研究

作者：胡亚洲,周亚丽,张奇志,

单位：北京信息科技大学自动化学院,北京100192；

关键词：家庭服务机器人,人脸识别,深度学习,Inception-ResNet-V1,

基金：国家自然科学基金资助项目(11672044,11172047)；北京信息科技大学教改项目(2016JGYB09)；；

考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度，对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进，同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作，并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明，改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%，高于原始网络结构的99.05%；在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%，高于原始网络结构的97.10%；在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.43%，低于原始网络结构的12.28%。可以看出，与原始网络结构相比，改进网络结构提升了人脸识别的准确率且降低了误识别率。

来源：2020年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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