深度学习人脸识别算法在课堂考勤中的应用研究

摘要：

人脸识别技术作为一种生物识别技术,已经广泛地应用于各个领域内的身份验证系统,课堂考勤系统是人脸识别技术应用的重要领域.传统的人脸识别课堂考勤存在着识别速度慢、准确率低的问题.随着深度学习的流行,基于深度学习的人脸识别逐渐取代了传统的人脸识别.本文利用了基于深度学习的SSD目标检测算法、FaceNet算法和SENet算法,结合谷歌的深度学习框架平台Tensor?Flow,对传统的人脸识别课堂考勤系统进行了改进和优化,有效地提升了人脸识别考勤的效率和准确度.

关键词：深度学习、人脸识别、课堂考勤

所属期刊栏目：17

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：无锡商业职业技术学院校级课题KJXJ20424

在线出版日期：2021-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：182-183,190