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基于肤色的人脸检测与识别的中期报告
一、项目介绍
本项目旨在基于肤色进行人脸检测与识别，能够在不同肤色的人群中实现快速准确的人脸识别，应用于人脸门禁、人脸支付等场景。
二、研究现状
目前，人脸检测与识别技术已在各领域得到广泛应用。然而，传统的基于统计、模板匹配等方法在面对更加复杂的场景时表现欠佳，因此基于深度学习的人脸检测与识别方法逐渐受到关注。同时，基于肤色的人脸检测与识别方法也是一种有效的方法。
三、项目实现
1、数据采集
为了构建肤色人脸识别模型，需要采集大量的肤色人脸图像数据作为训练集。我们在网上搜集了各种肤色的人脸图像，并对其进行筛选和处理，最终得到了10000多张高质量的肤色人脸图片。
2、肤色检测
实现基于肤色的人脸检测与识别，首先需要进行肤色检测。我们采用了基于HSV模型的肤色检测方法。将图像转换到HSV模型后，选取符合肤色特征区间的像素，再进行二值化和膨胀操作，最终得到肤色区域。
3、人脸检测
基于肤色检测后，需要进行人脸检测。我们采用了基于深度学习的人脸检测算法，使用了YOLOv3模型，该模型具有较快的检测速度和较高的准确率，能够实现快速准确的人脸检测。
4、人脸识别
对于人脸识别，我们采用了基于深度学习的人脸识别算法，使用了FaceNet模型。FaceNet模型能够将人脸图像映射到高维特征空间中，通过计算欧氏距离或余弦距离来判断两个人脸是否匹配。该模型在LFW数据集上的准确率达到了99.63%。
四、成果展示
我们实现了基于肤色的人脸检测与识别系统，并进行了实验验证。结果显示，该系统在不同肤色的人群中识别准确率较高，能够应用于人脸门禁、人脸支付等场景。
五、下一步工作
未来我们将进一步完善系统性能，提高识别准确率和速度，并扩展应用范围，将其应用于更多场景中。同时，我们还将探索如何解决肤色识别中的基因歧视问题，构建更加公平、准确的人脸识别系统。