基于PaddlePaddle和VGG的戴口罩人脸识别方法设计

受新冠肺炎疫情影响,佩戴口罩已经成为火车站、地铁等各公共场所的常规防控手段,但佩戴口罩进行人脸识别时,算法无法准确检测人脸位置、定位五官关键点,大大降低了识别效果。基于PaddlePaddle应用平台搭建VGG模型进行人脸识别,通过佩戴口罩数据集检测出人脸并抽取特征模板后进行模型训练。结果表明该方法的精准度达到91%,对比未改进前提升近20%,实现了佩戴口罩情况下的人脸识别,在该场景下有效提升了识别的综合性能。     

公安大数据背景下的人脸识别技术进展

人脸识别技术由于其非接触性采集的特点和良好的用户接受程度,在公共安全领域得到广泛应用。然而,大数据时代的来临和公安大数据业务的变革给现有公安人脸识别应用带来技术挑战的同时,也从平台、产品和技术等方面推动了该技术的进展,出现了基于云架构的人脸识别平台、结合智能视频监控的人脸识别产品和基于低质量图像重建的人脸识别技术,为人脸识别在公共安全领域下一阶段更广泛的应用奠定了基础。