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摘要:
主要描述基于Docker、Kubernetes、TensorFlow、Caffe、Keras实现在GPU上进行并行计算的人工智能训练平台、识别平台、推理平台所涉及的技术和实现思路,在此技术方案的基础上如何以多租户及自服务方式按需申请资源使用人脸可视化建模服务、训练服务、推理服务,通过大量人脸图像及不同算法进行多次训练达到提高人脸识别的准确率的目的,最终能够在高铁、银行、无人商店等场合下开展人脸验证、人脸识别、人脸聚类等相关业务应用,提升用户体验及满意度.
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文献信息
篇名 人工智能平台在人脸识别中的应用
来源期刊 信息通信技术 学科
关键词 人工智能 训练平台 GPU TensorFlow 人脸识别
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 系统与方案
研究方向 页码范围 55-61
页数 7页 分类号
字数 5377字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-1285.2019.01.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 付光 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
训练平台
GPU
TensorFlow
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息通信技术
双月刊
1674-1285
11-5650/TN
大16开
北京市大兴区亦庄经济开发区北环东路1号2号楼6层B6013
2007
chi
出版文献量(篇)
1229
总下载数(次)
9
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