針對開放機房存在的安全隱患,提出通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人臉識別的管理方法。在中心服務(wù)器中建立在校學(xué)生人臉識別采集庫,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積、池化算法建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,構(gòu)建人臉識別控制機制;并對人臉識別在開放機房應(yīng)用中的布局、工作原理、運行過程及測試進行研究。通過測試,發(fā)現(xiàn)人臉識別率達到98.8%,大大增加了開放機房的安全性,同時通過對后臺數(shù)據(jù)庫中不同時段上機人數(shù)進行統(tǒng)計,從而合理調(diào)整機器數(shù)量,提高管理效率。 

【文章來源】：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2020,10(06)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

卷積層的計算方法

對于max-pooling,在前向計算時,選取每個2×2區(qū)域中的最大值,并記錄最大值在每個小區(qū)域中的位置。在反向傳播時,只有最大值對下一層有貢獻,所以將殘差傳遞到該最大值的位置[20],區(qū)域內(nèi)其他2×2-1=3個位置置零,其中4×4矩陣中非零的位置即為計算出來的每個小區(qū)域的最大值的位置,如圖4所示。圖3 mean-pooling過程

mean-pooling過程

【參考文獻】：
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