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针对传统接触式签到依赖服务器等问题，提出一种基于轻量化人工智能人脸识别算法，设计嵌入式终端无接触式签到系统。利用预训练的MobileFaceNet模型提取人脸特征，将其输入Siamese模型得到降维后的特征向量，计算该向量与特征库中向量的最小欧式距离，并与阈值对比完成人脸识别。系统以STM32MP1微处理器为CPU,利用OpenCV和TensorFlow Lite软件实现签到功能。结果表明，系统具备良好的实时性和稳定性，可通过模型在线更新添加新人特征，提升人脸识别的准确率和实用性，符合当前疫情防控政策下的实验室签到需求。 相似文献
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