基于深度学习的人脸识别系统在智慧农业领域的应用研究

摘要

随着计算机视觉技术及深度学习算法技术的不断发展,计算机系统对于图像语义的表征能力也越来越强,基于图像或视频方式的生物识别技术也被广泛应用于各个领域,比如监控系统、智慧农业园区、无人驾驶等,通过图像或视频实现自动跟踪、检测及识别。相比其他生物识别技术,最有非侵入性功能的优势,比如需要人眼对准摄像头才能识别的虹膜识别技术,需要手指靠近传感器的指纹识别等,人脸识别中只要人们出现在录像设备视野内即可完成识别,因此即使在用户不希望与系统合作的环境中也可以应用该技术完成识别操作。基于此,人脸识别在我们日常生活中的应用越来越广泛,比如电子支付、人力资源的考核、刑侦搜索等。但是光照、人脸表情、遮挡物等诸多因素均会对人脸识别效果产生直接影响,而基于深度学习的人脸识别算法可以大大提高人脸识别的准确性。文章阐述了深度学习网络的工作原理,总结人脸识别的基本流程,并提出基于深度学习的人脸识别系统设计实例。