基于深度神经网络与MPI并行计算的人脸识别算法研究

摘要

cqvip:针对实际环境中干扰因素多和计算量大,导致人脸识别准确度下降和系统算力不足的问题,提出了一种基于深度神经网络与MPI并行计算的人脸识别算法.首先,分析深度神经网络模型,设计关键训练步骤,同时收集各类人脸图像,建立训练样本库.然后,结合深度神经网络模型,对样本库数据进行训练,生成识别框架,并借助TensorFlow开源模型与Python来实现算法,进而达到识别人脸的目的.最后,基于MPI并行计算技术,搭建高性能并行计算平台,对所提算法进行分段优化与集成,实现识别系统的高速计算效率.实验测试结果显示:与已有的相关识别技术相比,所提算法具有更高的人脸识别准确度与抗干扰能力,从而可为高端智能监控系统提供技术基础.