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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TensorFlow,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。