48、基于深度学习的戴口罩人脸图像身份验证及多文档提取式摘要优化算法

基于深度学习的戴口罩人脸图像身份验证及多文档提取式摘要优化算法

在当今信息爆炸的时代，戴口罩人脸图像身份验证以及多文档自动摘要提取技术变得越来越重要。本文将为大家详细介绍这两个领域的相关研究，包括基于深度学习的戴口罩人脸图像身份验证的方法、结果，以及基于句子关联的多文档提取式摘要优化算法。

戴口罩人脸图像身份验证

在进行身份验证时，眼部周围区域具有重要作用。有研究对眼部生物识别技术进行了详细调查，深入探讨了感兴趣区域（ROI）提取、眼部周围区域独立方法（如LBP、LPQ、PIGP）的功能，以及与眼睛结合的应用。还有研究表明，利用眼部特征（如虹膜、眉毛、眼睑和皮肤纹理），通过机器学习算法（如逻辑回归和朴素贝叶斯算法），仅使用眼部周围区域就能在图像或视频监控中实现高达96%的准确识别。

下面为大家介绍具体的研究方法：
1. 数据集收集与预处理
- 收集用于CNN模型测试和训练的数据集，使用RFMD数据集，该数据集已按个体分开，每个个体文件夹中有多张图像。
- 将数据集中的所有图像调整为400x400像素的大小，以确保图像尺寸一致，便于后续提取眼部周围区域。
- 开发一种算法，结合面部特征点、OpenCV和lib库，扫描戴口罩对象的图像，提取其面部特定区域。
2. 面部特征点检测与眼部区域提取
- 使用CNN人脸检测模型和dlib中的形状预测器，检测戴口罩图像中的面部特征点。为确保新获取的图像包含双眼和眉毛，检测每张脸的68个面部特征点。
- 调整程序，使其关注从左眉毛最左侧到右眼球底部的区域（面部特征点18 - 27，后来添加特征点28 -