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無論是使用傳統的方法進行人臉識別，還是使用神經網絡進行人臉識別，都存在運算量大、運算時間長等問題，很難對視頻中的人臉進行實時檢測與匹配。針對上述問題，使用輕量化神經網絡進行人臉檢測，使用運算簡單的哈希算法計算人臉像相似度，并對多個哈希相似度值加權進行人臉匹配，是減少運算時間、實現快速人臉識別的可行方案。使用輕量化神經網絡Mobilenet作為人臉特征提取網絡，使用剪枝的SS模型作為檢測網絡，通過級聯 Mobilenet與SSD實現亼臉的檢測，之后對檢測到的人臉圖像進行識別。首先，分別計算人臉圖像的均值哈希相似度與感知哈希相似度。然后，分別使用α和β作為均值哈希與感知哈希的加權系數對圖像的均值哈希與感知哈希相似度值進行加權，并將結果作為圖像的最終相似度。當加權后的相似度值大于設定的閾值Ⅰ時，則認為兩張圖像中的人臉是同一個人;當加權后的相似度值小于設定的閾值K時，則認為兩張圖像中的人臉是不同的人。對于相似度處于閾值Ⅰ和閾值K之間的圖像，將它們按照相似度值從高到低的順序擇優匹配。所提法在 Widerface和FDDB上的人臉檢測準確率分別達到92.5%和94.2%，每張圖片的平均處理時間為56ms;在ORL標準人臉庫進行人臉匹配的準確率達到96.2%。使用攝像頭進行實時人臉識別測試時，所提方法的人臉識別準確率為95%，平均人臉識別速度為80ns。實驗證明，所提方法在保證較高準確率的前提下，能夠實現實時的人臉檢測與匹配。
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