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基于无人机影像的高精度人脸识别在应急救援、嫌疑人员跟踪等场景中发挥着重要作用。深度学习卷积神经网络以其较高的精度和较少的人为干扰被广泛应用于目标检测识别领域,能很好地应用于无人机影像人脸识别任务中。探究在无人机嫌疑人员识别应用场景下利用卷积网络进行人脸高精度识别,用改进后的YOLOv3(you only look once)进行无人机影像的人脸检测,将得到的预测框对齐后输入到经典的Facenet人脸识别网络中进行目标身份的判定。实验对比了改进后的YOLOv3、原始YOLOv3和MTCNN(multi-task convolutional neural network)的检测效果以及结合Facenet进行人脸识别的效果。结果表明：1)改进后的YOLOv3相对于原始YOLOv3不仅精度和召回率得到提升,而且模型参数量有所减少,无人机影像的漏检和错检现象也轻于原始YOLOv3;此外,改进后的YOLOv3相对MTCNN的AP(average precision)提升9.49%,检测速度也约是MTCNN的3倍;2)改进后的YOLOv3+Facenet相对于原始YOLOv3+Facenet及MTCNN+Facenet对人脸的区分能力更强,精度更高,对遮挡以及模糊的鲁棒性也更强。 相似文献
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