基于改进CNN的部队门禁系统

摘要：

针对部队武器仓库等重要场所的门禁管理方式安全性较低等问题,设计了基于改进卷积神经网络的门禁系统.首先对卷积神经网络进行介绍,引入PSO算法设计优化的卷积神经网络的初始权值以及阈值.然后对手写数字数据集进行分类实验.实验结果证明,基于PSO算法的卷积神经网络改进方案能够使得训练过程收敛速度较快,损失较小,效果优于传统卷积神经网络.在此基础上,根据部队实际工作情况,将粒子群算法应用于MTCNN以及孪生ResNet算法,设计基于改进卷积神经网络的门禁系统,使得部队重要场所的门禁管理具有更高的安全性和可靠性.

关键词：卷积神经网络、粒子群算法、深度学习、人脸识别、武器仓库

所属期刊栏目：29

资助基金：国家自然科学基金51605487

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：126-131