Resumen

Este artículo presenta un estudio detallado de la detección facial, la extracción de rasgos faciales y la clasificación facial de tres componentes importantes de un sistema de reconocimiento facial de alta capacidad para el área de tratamiento de un hospital, así como un estudio de un algoritmo de recuperación y reconocimiento facial en tiempo real de alta capacidad para el área de tratamiento de un hospital basado en un modelo de programación de tareas. Teniendo en cuenta la naturaleza en tiempo real de nuestro sistema, nuestra red de extracción de rasgos faciales está modelada por DeepID, y la red se mejora ligeramente al introducir una señal de verificación de pérdida central para entrenar un modelo de red similar a DeepID utilizando la pérdida central y usarlo para extraer rasgos faciales. Para investigar y optimizar aún más el problema de análisis de programabilidad del modelo de tarea en tiempo real de grafo dirigido, este artículo propone un método riguroso y aproximado de análisis del tiempo de respuesta para el modelo de tarea en tiempo real de grafo dirigido con un marco de tiempo arbitrario. Basándose en los resultados teóricos

• Materias:Ecuaciones diferenciales parciales Ecuación de difusión Sistema de discriminación Singularidad Acoplamiento electromecánico
• Subjects:Partial differential equations Diffusion equation Discrimination system Singularity Electromechanical coupling
• Palabras claves:Detección facial; Extracción de rasgos faciales; Clasificación facial; Tiempo real; Alta capacidad; Hospital
• Keywords:Face detection; Face feature extraction; Face classification; Real-time; High-capacity; Hospital