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以卷積式神經網路為基礎之偽裝人臉辨識系統

為了解決iphone笑臉符號的問題，作者傅建鈞 這樣論述：

本文是以深度正規化卷積式神經網路(DNCNN)為基礎的偽裝人臉辨識系統，此系統需要訓練兩組DNCNN辨識網路，第一組辨識網路的功能為辨識輸入人臉圖像的偽裝分類，該網路將人臉偽裝輸入圖像區分為三類，分別是無偽裝、上半臉偽裝及下半臉偽裝，在辨認完成之後，系統會將圖像中有偽裝的上半臉或下半臉部分移除後，再將無偽裝的半張臉圖像輸入到第二組辨識網路，而第二組辨識網路的功能就是辨識該輸入圖像的人員身分。在執行上述兩組DNCNN辨識網路的訓練與辨識之前，需先將人像的原始圖像樣本進行前處理。前處理採用Viola-Jones 臉部偵測演算法，先將人臉位置的區塊尋找出來，再擷取全臉方形圖像並切割成半張人臉圖像當

作訓練圖像資料樣本，然而為了減少因為訓練樣本不足，而造成的過度訓練的問題，此系統以人臉圖像中心旋轉方式，產生更多的人臉圖像來強化辨識網路的訓練。在前處理完成後，將不同人臉圖像分類、收集與切割後，即可開始進行訓練與測試網路。由本篇實驗結果顯示，本系統對於偽裝人臉圖像辨識，與參考文獻的辨識率結果相近。