深度学习与数据增广在人脸识别中的应用研究

"数据增广下的人脸识别研究.pdf" 本文主要探讨了在数据增广背景下的人脸识别技术，旨在解决深度学习人脸识别模型在训练数据不足或质量不高的情况下，如何通过数据增强技术提高识别准确率的问题。人脸识别作为一种非强制、非接触且并发性强的身份验证方法，随着计算机技术的发展，其应用场景日益广泛。然而，获取大量高质量人脸数据并不容易，且常常面临诸如模糊、光照失真、低画质等问题。 为了应对这些问题，作者黄法秀等人提出了一种结合滤波、亮度调节和腐蚀操作的3种传统图像处理方法，创建了10种不同的数据增广策略。这些策略旨在增加训练数据的多样性和数量，从而提升识别算法的性能。他们将原始数据与增广后的数据一起用于训练模型，并从不同地点拍摄的视频中截取人脸图像，构建了四个独立的测试集来评估模型的性能。 实验结果显示，当增广数据与测试集样本具有一定程度的一致性时，数据增广能够有效提升识别性能。具体来说，通过整体调亮图像这一增广方式，在某个测试集上识别率提高了4.02%，这证明了数据增广对于改善人脸识别效果的有效性。 关键词：人脸识别、深度学习、数据增广、滤波、亮度调整、腐蚀操作 该研究的贡献在于提供了一种实用的数据增广策略，对于优化基于深度学习的人脸识别系统具有重要意义。通过这种方法，即使在有限的训练数据条件下，也能实现更高效、更鲁棒的人脸识别模型。同时，这也为未来在其他领域的计算机视觉任务中应用数据增广提供了参考。 中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1673-629X(2020)03-0067-06 doi：10.3969/j.issn.1673-629X.2020.03.013 这项工作不仅在理论层面有所贡献，而且具有实际应用价值，对于推动人脸识别技术的进步，尤其是在安全监控、身份认证等领域有着重要的实践意义。