基于深度学习的银行客户身份识别算法研究

冮震; 曲娜; 胡从强

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基于深度学习的银行客户身份识别算法研究

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为提高银行传统柜面现金区的客户身份识别效率和准确率,改变现有的人工加外拍设备识别方式,提出一种基于改进的VGGNet16与DenseNet融合的客户身份识别系统。该系统利用现金区内现有的安防摄像头来采集客户实时图像,运用深度学习的VGGNet16与DenseNet融合人脸识别算法对客户在人脸数据库中进行人证比对,以此达到客户身份识别的效果。对该系统进行应用表明,该系统能够利用现有设备资源,提高客户身份识别效率和准确率。

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来源
《青岛理工大学学报》 |2023年第1期|147-152|共6页
作者
冮震; 曲娜; 胡从强;
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作者单位

沈阳航空航天大学安全工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
人证比对; 人脸识别; 深度学习; 银行业务; 人脸数据库;

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