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计算机技术开发与应用
高光谱人脸图像自动化识别系统
参数设置软件运行保存取消人脸识别结果显示
卷积神经网络人脸识别模型训练进度
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
2.545.578.510
训练时间/s
(a)检测到的人脸区域(b)提取的人脸区域
图5人脸图像自动化识别系统软件运行界面
高光谱人脸图像人脸区域检测效果
图3
Fig.5Softwareoperationinterfaceofautomatic
Fig.3Effectoffacialregiondetectioninhyperspectral
faceimagerecognitionsystem
facialimages
像中含有的噪声点全部去除，还能够将图像对比度
增强到人眼舒适范围内，预处理后的高光谱人脸图
像较为清晰，明暗适中。
参考文献：
[1]刘宇琦，赵宏伟，王玉.一种基于QPSO优化的流形学习的视频
人脸识别算法[].自动化学报，2020,46(2)：256-263.
[2]张欣或，尤鸣宇，朱江，等.基于联合损失函数的小规模数据人脸
(a)人脸区域LBP特征(b)人脸识别结果识别[J].北京理工大学学报，2020,40(2)：163-168.
图4人脸区域特征提取与识别效果[3]贺怀清，闫建青，惠康华.基于深度残差网络的轻量级人脸识别
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