摘要
本发明公开了一种人脸检测方法、人脸识别方法、行为识别方法及系统,本发明系统包括图像采集模块:利用嵌入式摄像头实时采集考场内的图像;轻量型人脸检测模块:采用优化后的卷积神经网络,对图像进行快速人脸检测和定位;人脸识别模块:构建包含注意力机制的Mobi‑FaceNeXt网络;行为识别模块:设计出基于CNN、单阶段多人姿态估计Baseline算法的行为识别模块通过分析检测到的人脸和其周围环境,识别考生的行为;报警模块:在检测到异常行为时,实时发出警报并记录相关图像和视频。本发明具有高效、低功耗、实时性强的特点,可广泛应用图像处理、考场监考等技术领域。
技术关键词
人脸检测方法
人脸识别方法
轻量级人脸检测
人脸特征提取
空洞卷积结构
残差结构
人体关键点
注意力机制
人脸姿态
检测网络模型
人脸识别模块
图像采集模块
考场监控系统
多人姿态估计
嵌入式摄像头
系统为您推荐了相关专利信息
面部关键点
人脸检测方法
人脸检测模型
网络
输出特征
人脸检测模型
人脸特征提取
红外摄像头
压缩特征
无线通信模块
图像识别方法
图像预处理技术
计算机
采集人体姿态
人脸关键点检测
考勤方法
人脸检测模型
人脸数据库
人脸识别算法
图像