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针对开放机房存在的安全隐患,提出通过卷积神经网络进行人脸识别的管理方法。在中心服务器中建立在校学生人脸识别采集库,通过卷积神经网络的卷积、池化算法建立卷积神经网络模型,构建人脸识别控制机制;并对人脸识别在开放机房应用中的布局、工作原理、运行过程及测试进行研究。通过测试,发现人脸识别率达到98.8%,大大增加了开放机房的安全性,同时通过对后台数据库中不同时段上机人数进行统计,从而合理调整机器数量,提高管理效率。