基于深度化可分离卷积模型的人脸识别系统

项目简介

项目开发的基于深度化可分离卷积模型的人脸识别系统，包括以下步骤：第一步、读取人脸图像样本数据集；第二步、建立深度化可分离卷积模型。深度化可分离卷积模型在相邻的两个卷积模块之间级联了多个残差瓶颈模块；第三步、利用梯度下降算法更新深度化可分离卷积模型参数；第四步、通过更新参数后的深度化可分离卷积模型进行人脸识别。系统可以在保证人脸识别准确率的基础上提高识别速度，实验表明，本系统可以在保证识别准确率在高于99%的前提下，使得其在ARMv8移动终端上的识别速度达到了小于300ms从而可以会使移动端设备拥有准确且快速的人脸识别功能。

项目成员

姓名：李沛宗，性别：男，电话：1352****274，毕业时间：财务，院校专业：昆明学院 法律
姓名：杨兴敏，性别：女，电话：1365****417，毕业时间：业务经理，院校专业：云南爱因森软件职业学院 电子商务专
姓名：龙雄，性别：男，电话：1597****858，毕业时间：施工部总工，院校专业：寻甸民中 高中

项目背景、面临的问题以及需求

人脸识别是计算机模式识别和生物特征鉴别技术的一个热门研究课题，它被广泛应用于娱乐，信息安全，法律实施和监控等方面。一般来说，人脸识别主要是指在数字图像或视频图像中，通过人体面部视觉信息，进行人类身份鉴别的计算机技术。与指纹识别和掌纹识别等相比，人脸识别具有方便、快捷，易接受等特点。近年来，人们对人脸识别方法的研究处在发展阶段，并不断有新的技术和方法出现，但是仍存在对人脸图像识别率较低的问题。项目开发的“基于深度化可分离卷积模型的人脸识别系统”，技术先进可靠，准确率高，可广泛应用于银行业务办理、小区门禁、交通执法等领域。

项目实施计划和预期进展

项目建设期为2年，即2019年6月-2021年5月，分为三阶段：
1、第一阶段
时间：2019年6月至2019年12月
工作内容：完成项目的可行性研究，初步的研究开发方案拟定；进行项目的设计、规划等前期工作；
2、第二阶段
时间：2020年1月至2021年2月
工作内容：完成相关软件系统的集成和测试，解决低成本应用技术；实现软硬件系统的产业化应用研究，简化技术模式；建设相关主要实验设施，并配套装修改造办公室、物资储存等；进行实验设备选型；设备的安装并进行调试；
3、第三阶段
时间：2021年3月至2021年5月
工作内容：建成新型业务基础软件平台；进行各技术环节、相关参数的技术统计，完善软硬件集成系统技术参数的各项调试并进行优化；
项目结题验收。

其他资助情况

项目日志