基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统设计与实现
这是一篇关于研究生招生,管理系统,人脸认证,FaceNet,FPGA的论文, 主要内容为随着考研人数爆发式增长,考研信息透明,研究生招生过程公平公正的需求越来越迫切,研招工作也越来越繁琐。为了减轻研招工作,招生单位和考生之间迫切需要一个公开透明且高效的Web信息平台来完成互相选择。另外,为确保考生信息安全,Web信息平台的认证系统设计尤为重要,人脸作为每个人独有的信息比传统的用户名密码更为安全,基于此,本文设计了一款基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统。主要内容为:(1)设计并实现了一套具备从初试成绩发布到考生拟录取全过程功能的Web系统。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue.js框架,后端使用Express框架,使用Socket完成后端和FPGA之间的通信。(2)设计并实现了基于神经网络的轻量级人脸识别系统。系统采用Face Net网络对神经网络进行训练,结合Face Net网络的特性,分析了不同主干网络、不同特征维度对人脸识别准确率的影响。(3)实现了人脸识别系统在FPGA上的部署。由于FPGA计算特性以及片上资源条件限制,首先对网络参数进行量化,其次通过循环分块、循环展开以及对函数进行流水线设计,优化了神经网络电路,最后在FPGA开发板实现部署。实验结果表明,基于FPGA的人脸识别准确率与CPU或GPU相比,准确率保持一致,但前者运算时间大大减少,运算功耗大幅降低。通过研究生招生管理系统有效解决了高校和考生之间信息不对称问题,提高了研究生招生工作效率。此外,基于FPGA的人脸识别认证系统保证了系统数据的安全,具有功耗低,响应速度快,性价比高等特性。
基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统设计与实现
这是一篇关于研究生招生,管理系统,人脸认证,FaceNet,FPGA的论文, 主要内容为随着考研人数爆发式增长,考研信息透明,研究生招生过程公平公正的需求越来越迫切,研招工作也越来越繁琐。为了减轻研招工作,招生单位和考生之间迫切需要一个公开透明且高效的Web信息平台来完成互相选择。另外,为确保考生信息安全,Web信息平台的认证系统设计尤为重要,人脸作为每个人独有的信息比传统的用户名密码更为安全,基于此,本文设计了一款基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统。主要内容为:(1)设计并实现了一套具备从初试成绩发布到考生拟录取全过程功能的Web系统。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue.js框架,后端使用Express框架,使用Socket完成后端和FPGA之间的通信。(2)设计并实现了基于神经网络的轻量级人脸识别系统。系统采用Face Net网络对神经网络进行训练,结合Face Net网络的特性,分析了不同主干网络、不同特征维度对人脸识别准确率的影响。(3)实现了人脸识别系统在FPGA上的部署。由于FPGA计算特性以及片上资源条件限制,首先对网络参数进行量化,其次通过循环分块、循环展开以及对函数进行流水线设计,优化了神经网络电路,最后在FPGA开发板实现部署。实验结果表明,基于FPGA的人脸识别准确率与CPU或GPU相比,准确率保持一致,但前者运算时间大大减少,运算功耗大幅降低。通过研究生招生管理系统有效解决了高校和考生之间信息不对称问题,提高了研究生招生工作效率。此外,基于FPGA的人脸识别认证系统保证了系统数据的安全,具有功耗低,响应速度快,性价比高等特性。
基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统设计与实现
这是一篇关于研究生招生,管理系统,人脸认证,FaceNet,FPGA的论文, 主要内容为随着考研人数爆发式增长,考研信息透明,研究生招生过程公平公正的需求越来越迫切,研招工作也越来越繁琐。为了减轻研招工作,招生单位和考生之间迫切需要一个公开透明且高效的Web信息平台来完成互相选择。另外,为确保考生信息安全,Web信息平台的认证系统设计尤为重要,人脸作为每个人独有的信息比传统的用户名密码更为安全,基于此,本文设计了一款基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统。主要内容为:(1)设计并实现了一套具备从初试成绩发布到考生拟录取全过程功能的Web系统。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue.js框架,后端使用Express框架,使用Socket完成后端和FPGA之间的通信。(2)设计并实现了基于神经网络的轻量级人脸识别系统。系统采用Face Net网络对神经网络进行训练,结合Face Net网络的特性,分析了不同主干网络、不同特征维度对人脸识别准确率的影响。(3)实现了人脸识别系统在FPGA上的部署。由于FPGA计算特性以及片上资源条件限制,首先对网络参数进行量化,其次通过循环分块、循环展开以及对函数进行流水线设计,优化了神经网络电路,最后在FPGA开发板实现部署。实验结果表明,基于FPGA的人脸识别准确率与CPU或GPU相比,准确率保持一致,但前者运算时间大大减少,运算功耗大幅降低。通过研究生招生管理系统有效解决了高校和考生之间信息不对称问题,提高了研究生招生工作效率。此外,基于FPGA的人脸识别认证系统保证了系统数据的安全,具有功耗低,响应速度快,性价比高等特性。
基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统设计与实现
这是一篇关于研究生招生,管理系统,人脸认证,FaceNet,FPGA的论文, 主要内容为随着考研人数爆发式增长,考研信息透明,研究生招生过程公平公正的需求越来越迫切,研招工作也越来越繁琐。为了减轻研招工作,招生单位和考生之间迫切需要一个公开透明且高效的Web信息平台来完成互相选择。另外,为确保考生信息安全,Web信息平台的认证系统设计尤为重要,人脸作为每个人独有的信息比传统的用户名密码更为安全,基于此,本文设计了一款基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统。主要内容为:(1)设计并实现了一套具备从初试成绩发布到考生拟录取全过程功能的Web系统。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue.js框架,后端使用Express框架,使用Socket完成后端和FPGA之间的通信。(2)设计并实现了基于神经网络的轻量级人脸识别系统。系统采用Face Net网络对神经网络进行训练,结合Face Net网络的特性,分析了不同主干网络、不同特征维度对人脸识别准确率的影响。(3)实现了人脸识别系统在FPGA上的部署。由于FPGA计算特性以及片上资源条件限制,首先对网络参数进行量化,其次通过循环分块、循环展开以及对函数进行流水线设计,优化了神经网络电路,最后在FPGA开发板实现部署。实验结果表明,基于FPGA的人脸识别准确率与CPU或GPU相比,准确率保持一致,但前者运算时间大大减少,运算功耗大幅降低。通过研究生招生管理系统有效解决了高校和考生之间信息不对称问题,提高了研究生招生工作效率。此外,基于FPGA的人脸识别认证系统保证了系统数据的安全,具有功耗低,响应速度快,性价比高等特性。
基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统设计与实现
这是一篇关于研究生招生,管理系统,人脸认证,FaceNet,FPGA的论文, 主要内容为随着考研人数爆发式增长,考研信息透明,研究生招生过程公平公正的需求越来越迫切,研招工作也越来越繁琐。为了减轻研招工作,招生单位和考生之间迫切需要一个公开透明且高效的Web信息平台来完成互相选择。另外,为确保考生信息安全,Web信息平台的认证系统设计尤为重要,人脸作为每个人独有的信息比传统的用户名密码更为安全,基于此,本文设计了一款基于FPGA人脸认证的研究生招生管理系统。主要内容为:(1)设计并实现了一套具备从初试成绩发布到考生拟录取全过程功能的Web系统。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue.js框架,后端使用Express框架,使用Socket完成后端和FPGA之间的通信。(2)设计并实现了基于神经网络的轻量级人脸识别系统。系统采用Face Net网络对神经网络进行训练,结合Face Net网络的特性,分析了不同主干网络、不同特征维度对人脸识别准确率的影响。(3)实现了人脸识别系统在FPGA上的部署。由于FPGA计算特性以及片上资源条件限制,首先对网络参数进行量化,其次通过循环分块、循环展开以及对函数进行流水线设计,优化了神经网络电路,最后在FPGA开发板实现部署。实验结果表明,基于FPGA的人脸识别准确率与CPU或GPU相比,准确率保持一致,但前者运算时间大大减少,运算功耗大幅降低。通过研究生招生管理系统有效解决了高校和考生之间信息不对称问题,提高了研究生招生工作效率。此外,基于FPGA的人脸识别认证系统保证了系统数据的安全,具有功耗低,响应速度快,性价比高等特性。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码港湾 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/52524.html
