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卷积神经网络的实时人脸识别系统设计与评估

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摘要摘要：高速处理器和高分辨率相机的出现引领了针对各种应用的面部识别系统设计的研究。人脸识别系统根据应用程序使用离线数据或实时输入。本文提出了一种基于卷积神经网络（ CNN）的实时人脸识别系统的设计与评估。使用标准 AT＆ T数据集对提议的设计进行了初步评估，随后将其扩展到实时系统的设计中。还报告了有关调整 CNN参数以评估和增强所提出系统识别准确性的详细信息。还提出了一种系统的方法来调整参数，以增强系统的性能。最大识别精度为 98.75％和 98％。

DOI 7dmeq5yo4n/4778930

作者张俊，师广泽，王佳琪

机构地区山西省太原理工大学，山西，晋中， 030600

出处《中国西部科技》 2020年8期

关键词卷积神经网络深度学习人脸识别大数据

分类 [自然科学总论][科学技术哲学]

出版日期 2020年08月31日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

中国西部科技

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