"der zweiten Schicht weiter verfei" von Englische Sprache Übersetzen
【 Deutsche Sprache 】
der zweiten Schicht weiter verfeinert und optimiert, das erkannte Gesicht ausgibt und das endgültige Urteil über die Gesichtsposition im Bild trifft. Durch einen solchen Algorithmus können wir die Gesichtsposition jedes Bildes des Videos genau erkennen.
Der Facenet-Algorithmus wird hauptsächlich verwendet, um die Gesichtserkennung des Personenfindungssystems des Parks abzuschließen. Der Algorithmus extrahiert hauptsächlich die Gesichtsmerkmale des Bildes. Basierend auf der Struktur seines Faltungsneuronalen Netzes CNN übernimmt der Hauptkörper das Netzwerk-Anfangsnetz resnetv2 polare Tiefennetz und trainiert durch die Triple Loss Funktion [3]. Durch einen solchen Prozess wird die Gesichtserkennung im Bild abgeschlossen. Die Genauigkeit der Gesichtserkennung mit diesem Algorithmus ist auch relativ hoch.
Durch die Kombination der beiden Algorithmen verwendet das System die Kameras im Park, um das Überwachungsvideo in Echtzeit zu überwachen oder abzuspielen, speichert die Fotos der verlorenen Person, indem es seine Gesichtsmerkmale durch den Algorithmus lernt, vergleicht sie mit den Gesichtern im Video im Park, speichert die Daten der Gesichter mit einer Ähnlichkeit von mehr als 80%, und speichert die Zeit- und Standortinformationen ihres Erscheinens, um die menschliche Suchfunktion im Park zu vervollständigen. Es verbessert die Effizienz, Menschen im Park zu finden und spart in hohem Maße personelle und materielle Ressourcen.
【 Englische Sprache 】
the second layer further refines and optimizes, outputs the recognized face and makes the final judgment on the face position in the image. Through such an algorithm, we can accurately recognize the face position of each image of the video.
The Facenet algorithm is mainly used to complete the face recognition of the park's person finding system. The algorithm mainly extracts the facial features of the image. Based on the structure of its folding neural network CNN, the main body adopts the initial network resnetv2 polar depth network and trains through the triple loss function [3]. Such a process completes facial recognition in the image. The accuracy of facial recognition with this algorithm is also relatively high.
By combining the two algorithms, the system uses the cameras in the park to monitor or play the surveillance video in real time, saves the photos of the lost person by learning his facial features through the algorithm, compares them with the faces in the video in the park, saves the data of the faces with a similarity of more than 80%, and stores the time and location information of their appearance to complete the human search function in the park. It improves the efficiency of finding people in the park and greatly saves human and material resources.