基于深度学习的移动端人脸识别及照片质量检测方法及系统

本申请涉及模式识别领域，具体涉及一种基于深度学习的移动端人脸识别及照片质量检测方法及系统，所述方法包括：实时采集考场考生入场视频图像，得到人脸的图像I；将图像I输入改进的RetinaFace网络中进行人脸检测获取人脸定位框以及人脸区域特征点坐标；对人脸图像进行多维度质量检测；对通过质量检测的人脸图像进行图像质量增强后进行对齐处理；将对齐后的人脸图像输入改进的MobileNetV3网络中提取深度特征，得到人脸特征向量；计算人脸特征向量与预设的人脸特征库中特征向量的余弦相似度；判定是否为同一人。有效解决了因图像质量差导致识别失败率高、需频繁重新采集的问题，提升了考生入场核验的流畅性和效率。