基于深度学习的人脸识别考勤系统的研究与设计

• 作者: 刘海金 唐思梦 李颖璞 涂毅
• 来源期刊: 数码设计（上）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 高教与数码科技
• 页码范围: 2-3
• 页数: 2页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2472字
• 语种: 中文

摘要

人脸识别考勤是一引用国际科技领域高精人脸识别技术的新型考勤系统,但随着时代的发展,原有的人脸识别技术已无法应对复杂多变的现实环境,即不能满足人们生活工作的使用需求,为了解决这一矛盾而在原有技术基础上采用最新的深度学习对人脸识别技术进行改善成为一种新的研究方向.深度学习是一种特珠的机器学习——用一个神经网取代原有的PCA实现第一层特征提取,本文将会阐明深度学习的构建思想并以卷积神经网络为例对基于深度学习的人脸识别技术进行说明,同时阐述人脸识别考勤系统的组织结构,最后分析深度学习在人脸识别技术上的优缺性及发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李颖璞		1	0	0.0	0.0
2	刘海金		1	0	0.0	0.0
3	涂毅		1	0	0.0	0.0
4	唐思梦		1	0	0.0	0.0