用于远程员工追踪的实时人脸识别系统
计算机视觉与模式识别
2021-10-14 v2 机器学习
图像与视频处理
摘要
在 COVID-19 大流行期间，大多数人际互动已经停止。为减缓致命冠状病毒的传播，许多办公室采取举措使员工可在家工作。但是，追踪员工并查明他们是否确实在从事应做的工作，对所有提供“居家办公”的公司和组织而言成了严峻挑战。为有效应对该挑战，我们提出以人脸识别追踪员工的方案。我们已在办公室对该系统开展实验性测试。为训练人脸识别模块，我们使用 FaceNet 结合 KNN，并采用 Labeled Faces in the Wild (LFW) 数据集，取得了 97.8% 的准确率。我们将训练好的模型集成到员工记录工时的中央系统中。本文简要讨论我们所实验的系统及其优缺点。
引用
@article{arxiv.2107.07576,
title = {Real-Time Face Recognition System for Remote Employee Tracking},
author = {Mohammad Sabik Irbaz and MD Abdullah Al Nasim and Refat E Ferdous},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.07576},
year = {2021}
}
备注
Accepted in International Conference on Big Data, IoT and Machine Learning (BIM 2021)