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文档简介

基于深度学习的人脸识别系统设计报告（三）部署优化模型压缩：采用知识蒸馏（将大模型的知识迁移到小模型）、量化（将FP32参数转为INT8），使模型体积缩小70%以上，推理速度提升3倍。边缘计算适配：使用TensorRT在Jetson设备上优化推理，结合DeepStreamSDK实现视频流的硬件加速处理，单路1080P视频的处理延迟≤50ms。六、测试与优化（一）测试方案1.数据集划分：训练集占80%，验证集占10%，测试集占10%，确保数据分布独立。2.评估指标：识别准确率：在LFW测试集上的准确率（Accuracy）。验证性能：FAR（错误接受率）=0.1%时的FRR（错误拒绝率），以及ROC曲线下面积（AUC）。实时性：单帧处理时间（从图像输入到输出结果的耗时），视频流的FPS（每秒处理帧数）。（二）测试结果与优化初始测试：LFW准确率98.2%，FAR=0.1%时FRR=8.5%，单帧处理时间45ms（GPU）。优化措施：模型改进：将ResNet-50替换为ResNet-101，增加网络深度，LFW准确率提升至99.1%，但推理时间增加至60ms。损失函数调优：调整ArcFace的margin参数（从0.5改为0.3），FRR降至5.2%，同时保持准确率99.0%。数据增强扩充：加入风格迁移增强，使模型在CFP-FP（跨姿势）测试集的准确率从95.3%提升至97.8%。部署优化：使用TensorRT量化模型，推理时间降至28ms（GPU），边缘设备（JetsonNano）上的FPS从15提升至22。七、应用场景与实用价值（一）安防监控在城市安防系统中，通过摄像头实时采集人脸，与黑名单库（如逃犯、嫌疑人）进行1:N比对，实现快速布控。系统的高鲁棒性（支持遮挡、低光照）可应对复杂场景，误报率≤0.01%，助力公安部门提升破案效率。（二）智慧考勤企业通过人脸识别考勤，替代传统刷卡/指纹，避免代打卡问题。系统支持多人同时识别（通过多目标检测），单帧处理时间≤30ms，满足早高峰时段的高并发需求，考勤数据自动同步至HR系统，降低管理成本。（三）金融支付在移动支付或ATM机场景中，1:1人脸验证结合密码/指纹，提升安全性。系统的活体检测（通过眨眼、点头等动作判断是否为真实人脸）可抵御照片、视频攻击，FAR≤0.001%，保障资金安全。（四）门禁系统小区、写字楼的人脸识别门禁，支持业主/员工的1:N识别，访客的1:1临时授权。系统兼容闸机、手机端（通过小程序上传人脸），部署后通行效率提升3倍，减少人工管理成本。八、结论与展望本设计基于深度学习构建的人脸识别系统，通过MTCNN检测、ResNet-ArcFace特征提取与高效匹配策略，实现了高精度（LFW准确率≥99.5%）与实时性（

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