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基于ArcFace损失函数的人脸识别校园门禁
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摘要:在当今的社会中,人们已经越来越关注和重视校园安全问题。其中校园门禁系统能很好保障校园安全。本文针对目前的校园门禁系统传统形式,提出基于ArcFace损失函数的人脸识别校园门禁系统,并介绍、分析、比较不同的人脸识别中的损失函数,在CASIA-FaceV5数据集上达到了97.1%准确率,并在MXNet深度学习框架下完成了使用摄像头的人脸识别校园门禁基本原型,验证了本文提出的基于ArcFace损失函数的人脸识别校园门禁的高准确率和有效性。
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