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人臉偵測方法-YOLO研究與應用

為了解決linux版本推薦2021的問題，作者張詩含 這樣論述：

人臉識別是現今最廣泛的應用之一，且臉部的身份驗證識別可以在許多情況下使用。通常人臉識別第一步是偵測和定位影像或視頻中的人臉，而準確的偵測演算法可以有益於系統的性能，人臉偵測是人臉識別系統應用中關鍵步驟之一。人臉識別演算法經歷了早期演算法、人工特徵加上分類器、深度學習(深度神經網路)三個階段。目前深度學習演算法是主流，極大提高了人臉識別的精準度。本文研究目標以2020年在MSCOCO物件偵測競賽中排名世界第一的YOLOv4為主，利用少量自訂的影像資料，測試其物件偵測精確度及快速實作能力，從中探討其網路架構，在測試過程中找出如何進行有效的少量自訂樣本的漸進式訓練模式。在Linux系統中實作YOL

Ov4的自訂人臉樣本訓練與驗證，自訂少量訓練圖片數及訓練次數及人臉選取方式。本研究總共有六位學生之人臉樣本，實驗個別訓練樣本數量在3、10、20、40時不同訓練次數(1000、2000、3000)的訓練結果分析，證明其優良的物件偵測精確度及快速實作能力。考量在加入多數未知身分人員誤判後，進行調整並加入新樣本之漸進式重新訓練，發現只需要加入新樣本並使用少數時間(小於原訓練時間20%)持續之前訓練，就可成功分辨未知身分人員，很適合少量自訂資料集訓練模式的實作，研究最後提出此人臉辨識模型可以用於教室點名及口罩配戴偵測的實際應用。