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"Abstract: Mit der kontinuierliche" von Englische Sprache Übersetzen
Deutsche Sprache
Abstract: Mit der kontinuierlichen Verbesserung und Entwicklung von Technologie, künstliche Intelligenz hat sich allmählich in unser Leben integriert.Die Technologie der Gesichtserkennung wird mehr und mehr im täglichen Leben der Menschen verwendet. Heutzutage ist die Verbesserung der Genauigkeit der Gesichtserkennung im täglichen Leben zu einem Problem geworden, über das wir nachdenken müssen. Gewöhnliche Gesichtserkennungsalgorithmen sind anfällig für externe Störungen und Einflüsse, insbesondere im Freien, die anfällig für Licht, Gesichtswinkel, Gesichtsausdruck und andere Faktoren, die die Genauigkeit verringern. Basierend auf diesen Faktoren, sollten Sie zuerst die Verwendung von mtcnn Algorithmus Faltung neuronalen Netzwerk als Gesichtserkennung in Betracht ziehen, die den Einfluss von externer Beleuchtung, Gesichtswinkel und anderen Problemen auf die Genauigkeit erheblich reduzieren kann.Gesichtserkennung wird durch die Verwendung von facenet Optimierungsalgorithmus vervollständigt. Die Kombination beider Faktoren kann die Genauigkeit der Gesichtserkennung effektiv verbessern und die Auswirkungen externer Umweltfaktoren auf die Gesichtserkennung reduzieren.
Englische Sprache
Abstract: With the continuous improvement and development of technology, artificial intelligence has gradually integrated into our lives. Face recognition technology is more and more used in people's daily lives. Nowadays, improving the accuracy of face recognition in daily life has become a problem that we need to think about. Common face recognition algorithms are prone to external interference and influences, especially outdoors, which are prone to light, viewing angle, facial expression, and other factors that reduce accuracy. Based on these factors, you should first consider using mtcnn algorithm folding neural network as face recognition, which can significantly reduce the impact of external lighting, viewing angle and other issues on accuracy. Face recognition is completed by the use of facenet optimization algorithm. The combination of both factors can effectively improve the accuracy of face recognition and reduce the impact of external environmental factors on face recognition.
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