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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別在開(kāi)放機(jī)房的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2022-02-10 16:28
  針對(duì)開(kāi)放機(jī)房存在的安全隱患,提出通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識(shí)別的管理方法。在中心服務(wù)器中建立在校學(xué)生人臉識(shí)別采集庫(kù),通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積、池化算法建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,構(gòu)建人臉識(shí)別控制機(jī)制;并對(duì)人臉識(shí)別在開(kāi)放機(jī)房應(yīng)用中的布局、工作原理、運(yùn)行過(guò)程及測(cè)試進(jìn)行研究。通過(guò)測(cè)試,發(fā)現(xiàn)人臉識(shí)別率達(dá)到98.8%,大大增加了開(kāi)放機(jī)房的安全性,同時(shí)通過(guò)對(duì)后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中不同時(shí)段上機(jī)人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),從而合理調(diào)整機(jī)器數(shù)量,提高管理效率。 

【文章來(lái)源】:物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2020,10(06)

【文章頁(yè)數(shù)】:5 頁(yè)

【部分圖文】:

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別在開(kāi)放機(jī)房的應(yīng)用


卷積層的計(jì)算方法

過(guò)程圖,過(guò)程,位置,小區(qū)


對(duì)于max-pooling,在前向計(jì)算時(shí),選取每個(gè)2×2區(qū)域中的最大值,并記錄最大值在每個(gè)小區(qū)域中的位置。在反向傳播時(shí),只有最大值對(duì)下一層有貢獻(xiàn),所以將殘差傳遞到該最大值的位置[20],區(qū)域內(nèi)其他2×2-1=3個(gè)位置置零,其中4×4矩陣中非零的位置即為計(jì)算出來(lái)的每個(gè)小區(qū)域的最大值的位置,如圖4所示。圖3 mean-pooling過(guò)程

過(guò)程圖,過(guò)程,反向傳播,過(guò)程圖


mean-pooling過(guò)程

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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