基于深度化可分离卷积模型的人脸识别系统

5/31/2020 1:40:43 PM  阅读数:
基于深度化可分离卷积模型的人脸识别系统
  • 基于深度化可分离卷积模型的人脸识别系统
  • 项目负责人:杨砚超
  • 联系方式:1375****685/@EMail
  • 创业类型:有限责任公司
  • 申报主体:企业
  • 申报主体类别:小微企业
  • 学校及专业:中共行政学院会计与审计
  • 学历:大专
  • 毕业时间:1998/06/01
  • 经费预算:180000.00
  • 项目简介

    昆云南东晓科技有限公司从2017年创立至今,一直从事计算机软硬件开发,和行业解决方案,IT全面服务,计算机软硬件产品代理及销售、系统集成、技术服务、计算机网络工程和监控安防工程。
    现公司主要致力于计算机软件和硬件的开发和应用,同时代理了浙江大华技术股份有限公司,上海贝锐信息科技股份有限公司和其他知名企业的产品和服务。在技术团队的不断努和国家政策的大力支持下,公司将继续保持快速健康的发展。

  • 项目成员

    姓名:余东伟,性别:男,电话:1808****337,毕业时间:技术总监,院校专业:昆明冶金高等专科学校冶金技术
    姓名:刘绍锦,性别:男,电话:1520****007,毕业时间:项目监工,院校专业:华容一中
    姓名:黄平,性别:男,电话:1591****552,毕业时间:项目经理,院校专业:大姚一中
    姓名:席志庭,性别:男,电话:1388****216,毕业时间:项目经理,院校专业:大姚一中
    姓名:钱兴杰,性别:男,电话:1838****610,毕业时间:员工,院校专业:陆良三中

  • 项目背景、面临的问题以及需求

    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。

  • 项目实施计划和预期进展

    项目建设期为2年,即2020年6月-2022年5月,分为三阶段:
    1、第一阶段
    时间:2020年6月至2020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2022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:2022年3月至2022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