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基于CNN的人脸识别门禁系统设计
资料介绍
利用 CNN(卷积神经网络)擅长处理与图像相关的机器学习问题这一特性,采用 CNN和 LabVIEW 实现一种人脸识别门禁管理系统．系统主要利用 Matlab实现一种１０层 CNN 模型,并对人脸图像进行离线训练和交叉验证,利用 LabVIEW 实现门锁动作的控制与数据库记录、RS２３２与 TCP图像传输、脚本节点的 CNN 模型导入与在线识别以及用户界面和网络发布．对CNN 激活函数,采用 ReLU 激活函数降低训练时间以加速收敛速度;对 LabVIEW,利用 ACCESS数据库实现门锁开关动作记录和门锁权限管理．实验和实测表明:CNN 模型交叉验证正确率为０．９８８５,泛化效果较好;LabVIEW 门禁管理系统图像数据传输可靠、数据管理合理,能够很好地实现门禁系统的功能．
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