基于深度学习的人像识别流水线考勤系统设计与实现

摘要

本文是通过基于深度学习方法设计和实现一套流水线工人考勤系统,通过收集到的有人无人的数据集进行训练、检测,使用Caffe深度学习框架作为其设计与实现的基本架构,参照经典的AlexNet网络模型进行基于考勤系统数据集的模型训练并生成最终的网络模型文件,调用此模型文件即可对图片中是否有人做出分类识别并进行概率判断,最终以txt文本文件的形式记录。