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行业领域

电子信息技术

需求描述

1.需求类型：服务需求

2.现有相关工作基础;人脸识别系统开发服务基于卷积神经网络与深度学习的人脸识别系统，系统由三个主要部分组成，人脸检测、人脸特征提取、人脸分类。系统从摄像头获取图像帧，图像帧输入人脸检测网络，人脸检测网络将检测出来的人脸送往特征提取网络，再将提取出来的特征送往已经训练好的分类器进行人脸识别分类，经过分类器识别出结果后可根据我们的实际需求进行相应操作或回显，缩短了计算时间，提高实时性。

3.服务需求具体内容：（1）通过DeepID人脸识别算法，引入中心损失验证信号，使用中心损失和softmax损失联合监督学习的类DeepID网络模型，并用其来提取人脸特征。（2）通过Ross Girshick的R-CNN系列目标检测，利用YOLO进行实时检测，利用HNM采样法，根据样本在检测器上的误差挑选出较难的样本加入训练，从而提升我们的模型。（3）通过多人脸识别模块，采用人脸分割技术在每幅人脸图像中找出每个访问者的人脸，即在每幅人脸图像中确定每个访问者的人脸范围，根据人脸半径确定人脸的中心坐标，将每个人脸的中心坐标作为该人脸的标记，并将这些带有标记的人脸图像发送至动态识别模块，实现多个人脸的同时识别，加快了人脸识别的速度。

4.服务需求完成后所要达到的标准或效果：（1）通过改进算法、增加训练集进行分类等方法，在人脸角度、年龄跨度、以及复杂背景的不同因素下，均可提高识别率。（2）用户具有良好的界面，根据实际的需求，添加用户信息的输入选项，针对大量人脸识别增加数据库。（3）在不同使用领域中，人脸识别可与数字密码或其他方式(例如指纹识别)相结合，提高系统的安全性及可靠性。

处理进度