基于改进稠密网络的视频监控人脸识别算法研究

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DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.01.018

收稿日期：2023-06-05

摘  要：为了提升视频监控中的人脸识别能力，研究利用运动历史图像算法来实现人体跟踪，提出了一种改进稠密网络。在结果中显示，研究采用的人体跟踪算法的跟踪准确率高达99.5%，同时提出的识别算法的识别准确率能够稳定在99.7%以上，且能够针对不同表情特征的人脸表现出较高的识别准确率。（剩余8054字）

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