| 基于嵌入式人工智能的无接触式签到系统设计 |
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| 引用本文： | 陆玲霞,强柱成,于淼,任沁源.基于嵌入式人工智能的无接触式签到系统设计[J].实验室研究与探索,2023(3):130-134+170. |
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| 作者姓名： | 陆玲霞 强柱成 于淼 任沁源 |
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| 作者单位： | 1. 浙江大学电气工程学院;2. 浙江大学控制科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金联合基金项目(U21A20485)；;教育部产学合作协同育人项目(202002302017)； |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 嵌入式人工智能 人脸识别 签到系统 |
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