تشخیص چهره هوشمند مبتنی بر یادگیری عمیق در محیط ابری- اینترنت اشیا

در سال های اخیر فناوری اینترنت اشیا (IoT) در حوزه های عملیاتی بسیاری همانند مراقبت از سلامت، نظارت ویدیویی، حمل و نقل و غیره بهکار گرفته شده است. پذیرش و رشد عظیم اینترنت اشیا در این حوزه ها در حال تولید میزان بزرگی از داده ها است. به عنوان مثال، تجهیزاتاینترنت اشیا همانند دوربین ها مقادیر عظیمی از تصاویر را در حین استفاده در سناریوهای نظارت بیمارستانی تولید می کنند. در اینجا تشخیصچهره عنصر مهمی است که برای امن کردن تجهیزات بیمارستانی، تشخیص عواطف و تحلیل احساسات بیماران، تشخیص تقلب بیمار و تحلیلالگوی ترافیک بیمارستان قابل استفاده هستند. سیستم های خودکار و هوشمند تشخیص چهره دارای دقت زیادی در یک محیط کنترل شدههستند؛ با این حال، آن ها دقت کمی در محیطی بدون کنترل دارند. همچنین این سیستم ها می بایست به صورت لحظه ای در کاربردهایبسیاری همانند بهداشت و درمان هوشمند کار کنند. این مقاله یک مدل عمیق مبتنی بر درخت را برای تشخیص چهره خودکار در یک محیطابری پیشنهاد می کند. این مدل عمیق پیشنهادی دارای بار محاسباتی کمتری است و دقت را از بین نمی برد. در این مدل یک حجم ورودی بهچندین حجم تقسیم می شود به طوری که درختی برای هر حجم ساخته می شود. یک درخت توسط ضریب شاخه سازی و ارتفاعش تعریف میشود. هر شاخه توسط یک تابع باقیماند ه ۲ نمایش داده می شود که شامل یک لایه کانولوشنی، نرمالیزه سازی دسته ای و یک تابع غیرخطی است.این مدل پیشنهادی در پایگاه داده های عمومی مختلفی ارزیابی می شود. مقایسه ای از عملکرد توسط بهترین مدل های عمیق برای تشخیصچهره انجام می شود. نتایج حاصل از این آزمایش ها نشان می دهد که مدل پیشنهادی به دقت های ۹۸.۶۵ ، ۹۹.۱۹ و ۹۵.۸۴ درصد به ترتیبدر پایگاه داده های FEI ، ORL و LFW دست یافته است.

کلیدواژه ها:

شبکه عصبی عمیق (DNN) ، تشخیص چهره هوشمند ، بهداشت و درمان- اینترنت اشیاء محیط اپری؟