基于人脸识别的考勤系统的研究与实现

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随着深度学习的高速发展,基于卷积神经网络的人脸识别技术已经广泛应用在各行各业,虽然卷积神经网络在分类和检测等任务上有较高的准确率,但是网络自身携带的参数量巨大,导致了网络推理需要消耗较大的算力,无法应用在算力较小的嵌入式设备上,因此本文实现了可以部署在嵌入式设备的轻量化卷积神经网络的人脸识别系统。本文的研究工作主要有以下三个:(1)在人脸检测方面,使用多尺度特征金字塔模型提取人脸特征,使用深度可分离卷积进行网络瘦身,以MobileNetV2网络作为骨干网络实现人脸检测,并部署在Jetson Nano嵌入式设备上,实验结果表明,在人脸检测数据集WIDERFACE上,图片大小为320×240时,人脸检测的速度为31FPS。(2)在人脸识别方面,引入了基于自注意力的Transformer机制,并在其通道方向上压缩实现轻量化,结合MagFace损失函数的优点,实现了轻量化人脸识别网络,并部署在Jetson Nano嵌入式设备上,实验结果表明,在人脸识别数据集LFW上,准确率达98.65%,人脸识别的速度为34FPS。(3)设计并实现了基于人脸识别的考勤系统,在Android端完成人脸的录入,在嵌入式设备Jetson Nano上实现人脸识别,并将人脸识别的结果实时推送到Android设备上,系统测试结果表明,在注册人数为500的情况下,从人脸检测到人脸识别的平均时间为94毫秒左右,满足了考勤系统的要求。
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