基于卷积神经网络的智慧楼宇人脸快速识别方法

针对传统人脸识别方法存在识别率低、识别时间较长的问题，提出基于卷积神经网络的智慧楼宇人脸快速识别方法。首先，运用导向滤波对图像进行细化和去雾处理，通过卷积核提取图像特征并降维，计算出残差值优化权重；其次，通过填充的方式改变特征图的大小，更新卷积层参数；最后，进行实验分析。实验结果表明，该方法的识别率均能够达到89%以上，识别时间均在0.9 s以内，可满足实际应用需求。