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| 基于迁移学习的人脸口罩穿戴识别研究及应用 | |
| 引用本文： | 刘微,宁维奇.基于迁移学习的人脸口罩穿戴识别研究及应用[J].吉林师范大学学报（自然科学版）,2023(1):96-103. |
| 作者姓名： | 刘微 宁维奇 |
| 作者单位： | 1. 吉林师范大学信息技术学院;2. 沈阳理工大学信息科学与工程学院 |
| 基金项目： | 吉林省科技发展计划项目(20220101041JC)； |
| 摘 要： | 人脸口罩穿戴识别技术可以有效监督及管控人们佩戴口罩.本文基于迁移学习理论，共享经典卷积神经网络部分参数，修改其最后几层连接层，使用8 967张图像样本集进行训练，得到了新模型；同时结合了人脸检测技术，针对检测后人脸子图像，采用图像分类方法实现了快速识别.通过迁移学习对深度网络模型开展迁移训练，解决了因为样本量少导致的准确率低等问题，新模型能够有效解决人脸口罩穿戴识别问题，使源领域知识得到了迁移.通过MATLAB编写迁移学习程序和应用仿真主程序，调用了摄像头硬件实现了真实场景应用仿真.实践证明，该研究具有较强的应用价值. |
| 关 键 词： | 迁移学习 卷积神经网络 口罩穿戴识别 人脸检测 |