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根據(jù)國(guó)家安全法規(guī)定，為更好的保障工地員工的安全，建筑工地對(duì)人臉識(shí)別實(shí)名制考勤是一個(gè)重要的改革?；谝?guī)則的人臉識(shí)別實(shí)名制考勤數(shù)據(jù)采集可以提高數(shù)據(jù)收集的有效性。規(guī)則則是整個(gè)智慧采集的核心，也是最終決策的基礎(chǔ)依據(jù)。通過(guò)規(guī)則進(jìn)行分析后，一方面可以將工地人臉識(shí)別實(shí)名制考勤決策或者決策后的數(shù)據(jù)傳輸出去，領(lǐng)一方面可以按照決策做出出局報(bào)警。

利用智能化的技術(shù)手段對(duì)工地人臉識(shí)別實(shí)名制考勤系統(tǒng)獲得監(jiān)測(cè)信息在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、綜合，以完成所需的決策和估計(jì)任務(wù)。利用多個(gè)工地人臉識(shí)別實(shí)名制考勤系統(tǒng)共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢(shì)，提高系統(tǒng)的有效性。

傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法采用就滑動(dòng)窗口的候選區(qū)域選擇+設(shè)計(jì)手工特征+分類器的思路。然而基于滑動(dòng)窗口的區(qū)域選擇策略沒(méi)有針對(duì)性，時(shí)間復(fù)雜度高，窗口冗余。此外，工地人臉識(shí)別實(shí)名制考勤手工設(shè)計(jì)的特征對(duì)于多樣性的變化并沒(méi)有很好的魯棒性，這類方法大多通過(guò)對(duì)底層視覺(jué)特征，如顏色、輪廓、紋理等特征進(jìn)行直接加權(quán)組合的方式來(lái)構(gòu)造圖像特征。而工地人臉識(shí)別實(shí)名制考勤深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)造出一個(gè)多層非線性層疊式神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，能夠很好地模擬視覺(jué)信號(hào)從視網(wǎng)膜開(kāi)始逐層處理傳遞，直至大腦深處整個(gè)過(guò)程，對(duì)輸入的圖像數(shù)據(jù)逐級(jí)提取特征，通過(guò)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而達(dá)到提升識(shí)別準(zhǔn)確率的目的。

常見(jiàn)的圖像語(yǔ)義信息提取方法采用圖像語(yǔ)義特征+分類器的架構(gòu)，然而工地人臉識(shí)別實(shí)名制考勤視頻圖像內(nèi)容本身變化的復(fù)雜性以及視頻圖像來(lái)源的多源性等因素，是的圖像的底層視覺(jué)特征描述與高層語(yǔ)義特征之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系仍然存在極大的分歧，這個(gè)問(wèn)題也被稱為語(yǔ)義特征之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系仍然存在極大分歧，這個(gè)問(wèn)題而被稱為語(yǔ)義鴻溝。而采用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)視頻目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)分類，同時(shí)結(jié)合工地人臉識(shí)別實(shí)名制考勤視頻本身的時(shí)空信息，對(duì)視頻進(jìn)行理解、分析，以提取出人類思維中所能理解的高層語(yǔ)義，并將海量視頻的語(yǔ)義信息分級(jí)組織成為檢索索引的元數(shù)據(jù)。通過(guò)讀視頻內(nèi)容的語(yǔ)義理解、語(yǔ)義分析、語(yǔ)義提取的煎熬概述；構(gòu)建結(jié)合時(shí)空信息的視頻語(yǔ)義欲檢索模型。

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