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一种组网人脸识别门禁系统的设计

         

摘要

针对传统人脸识别门禁中识别率不高的情况,设计了一种具有环境针对性的可靠人脸识别网络,采用卷积神经网络技术和基于TCP/IP的云应用技术,对人脸识别过程中的人脸提取进行了改进,采用了先进的MTCNN模型,实验结果表明,在2代和10代训练后识别结果收敛效果不明显,存在较大梯度,20代时训练后结果收敛,准确率逼近100%,loss值也逼近0%,表明20代训练模型确实已经完全收敛,且训练的拟合速度适中,既没有出现过快或者梯度消失的现象,也没有出现过慢或者不收敛甚至反升的情况,可以说模型的学习率也已经取到最佳效果;经工程测试,该系统具有更高的识别准确性和注册兼容性,可以满足小区、公司等人员数量不多且较为固定的场所的应用需求.

著录项

  • 来源
    《计算机测量与控制》 |2019年第3期|220-224230|共6页
  • 作者单位

    苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室;

    江苏苏州 215009;

    苏州市移动网络技术与应用重点实验室;

    江苏苏州 215009;

    苏州科技大学电子与信息工程学院;

    江苏苏州 215009;

    苏州科技大学电子与信息工程学院;

    江苏苏州 215009;

    南京邮电大学海外教育学院;

    南京210000;

    苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室;

    江苏苏州 215009;

    苏州市移动网络技术与应用重点实验室;

    江苏苏州 215009;

    苏州科技大学电子与信息工程学院;

    江苏苏州 215009;

    苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室;

    江苏苏州 215009;

    苏州市移动网络技术与应用重点实验室;

    江苏苏州 215009;

    苏州科技大学电子与信息工程学院;

    江苏苏州 215009;

    苏州科技大学电子与信息工程学院;

    江苏苏州 215009;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 计算机网络;
  • 关键词

    人脸识别; 卷积神经网络; TCP/IP; 移动客户端;

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