作者：王保平人脸识别卷积层神经网络激活函数池化
摘要：城市流动人口激增,给城市社区的治安和犯罪的治理带来一个新的挑战.为了更好在监控视频中识别目标嫌疑人员,利用深度学习的方法对目标进行判别.基于卷积神经网络的深度学习是主流方法,包含人脸检测和人脸辨识两个步骤.对图片采用卷积神经网络进行训练,得到模型参数,然后根据区域卷积神经网络在监控中判别出目标.具体采用卷积层、激活层、池化层、全连接层联合的深度学习方法,结果显示,该方法具有不错的效果,识别精度可以达到90%以上.
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