基于 Tensorflow 框架的面部识别技术

• 作者: 崔海生 侯晨杰
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 面部设别 卷积神经网络 机器学习 非相干光学
• 年，卷（期）: 2023,（10）
• 所属期刊栏目: 前沿·视点
• 页码范围: 40-44
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2023.10.010

摘要

现有的面部识别方法处理速度普遍较慢，为了解决这一问题，提出一种将计算机编程与光学系统大规模结合识别的新方法。先通过编程实现机器学习，再使用卷积神经网络算法对面部信息数据集进行特征提取和特征压缩，获取到标准面部信息数据集后，计算机结合非相干光学系统设备进行识别。与仅基于计算机软件的系统相比，该方法大大提高了整个系统的处理速度，实验表明，在一组900张面部图像中检索目标人物只需3 s。