【摘 要】
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针对传统人脸识别门禁中识别率不高的情况,设计了一种具有环境针对性的可靠人脸识别网络,采用卷积神经网络技术和基于TCP/IP的云应用技术,对人脸识别过程中的人脸提取进行了
【机 构】
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苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室,苏州市移动网络技术与应用重点实验室,苏州科技大学电子与信息工程学院,南京邮电大学海外教育学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61602334,61502329,61401297);住房与城乡建设部科学技术项目(2015-K1-047);江苏省自然科学基金项目(BK20140283)
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针对传统人脸识别门禁中识别率不高的情况,设计了一种具有环境针对性的可靠人脸识别网络,采用卷积神经网络技术和基于TCP/IP的云应用技术,对人脸识别过程中的人脸提取进行了改进,采用了先进的MTCNN模型,实验结果表明,在2代和10代训练后识别结果收敛效果不明显,存在较大梯度,20代时训练后结果收敛,准确率逼近100%,loss值也逼近0%,表明20代训练模型确实已经完全收敛,且训练的拟合速度适中,既没有出现过快或者梯度消失的现象,也没有出现过慢或者不收敛甚至反升的情况,可以说模型的学习率也已经取到最佳效果;
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