تشخیص چهره هوشمند مبتنی بر یادگیری عمیق

در سال های اخیر فناوری اینترنت اشیاIoT در حوزه های عملیاتی بسیاری همانند مراقبت از سلامت، نظارت ویدیویی، حمل و نقل و غیره به کار گرفته شده است. پذیرش و رشد عظیم اینترنت اشیا در این حوزه ها در حال تولیدمیزان بزرگی از داده ها است. به عنوان مثال، تجهیزات اینترنت اشیا همانند دوربین ها مقادیر عظیمی از تصاویر را در حین استفاده در سناریوهای نظارت بیمارستانی تولید می کنند. در اینجا تشخیص چهره عنصر مهمی است که برای امن کردن تجهیزات بیمارستانی، تشخیص عواطف و تحلیل احساسات بیماران، تشخیص تقلب بیمار و تحلیل الگوی ترافیک بیمارستان قابل استفاده هستند. سیستم های خودکار و هوشمند تشخیص چهره دارای دقت زیادی در یک محیط کنترل شده هستند؛ با این حال، آن ها دقت کمی در محیطی بدون کنترل دارند. این مقاله یک مدل عمیق مبتنی بر درخت را برای تشخیص چهره خودکار در یک محیط ابری پیشنهاد می کند. این مدل عمیق پیشنهادی دارای بار محاسباتی کمتری است و دقت را از بین نمی برد. در این مدل یک حجم ورودی به چندین حجم تقسیم می شود به طوری که درختی برای هر حجم ساخته می شود. یک درخت توسط ضریب شاخه سازی و ارتفاعش تعریف می شود. هر شاخه توسط یک تابع باقیمانده نمایش داده می شود این مدل پیشنهادی در پایگاه داده های عمومی مختلفی ارزیابی می شود. مقایسه ای از عملکرد توسط بهترین مدل های عمیق برای تشخیص چهره انجام می شود. نتایج حاصل از این آزمایش ها نشان می دهد

Keywords:

اینترنت اشیا , بهداشت و درمان , تشخیص چهره هوشمند , شبکه عصبی عمیقDNN