基于联邦学习和差分隐私的人脸识别系统研究

人工智能-其他 Headliner

随着人脸识别技术在智能安防、金融支付等隐私敏感场景的大规模部署,传统集中式训练模式导致的用户数据泄露风险成为技术发展的主要瓶颈。本文提出一种基于联邦学习与差分隐私的混合架构人脸识别系统。通过构建支持非独立同分布(Non-IID)数据的联邦学习框架,结合动态隐私预算管理策略,在保护用户数据隐私的同时提升模型泛化能力。实验结果表明,在 Olivetti 人脸数据集上,系统在 ε=1.0 的隐私预算下达到 92.3% 的准确率,较传统联邦学习方法提升 4.7%,验证了隐私保护与模型性能的高效平衡。...

基于联邦学习和差分隐私的人脸识别系统研究
基于联邦学习和差分隐私的人脸识别系统研究

基于深度学习的违章系统

人工智能-其他 Headliner

基于深度学习的违章系统是一种利用深度学习技术实现对各类违章行为进行自动检测、识别和处理的智能系统,广泛应用于交通、工业生产、施工现场等多个领域。 系统构成 数据采集模块:通过摄像头、传感器等设备收集图像、视频等数据,这些数据涵盖了正常行为和违章行为的场景。例如在交通场景中,摄像头采集道路上车辆行驶和停放的图像;在施工现场,摄像头拍摄施工人员的操作行为和设备运行情况。 数据预处理模块:对采集到的数据进行清理、标注和格式转换等处理,以满足深度学习模型的训练需求,提高数据质量,确保模型能够准确学习到数据中的特征。 深度学习模型:这是系统的核心部分,通常采用如 YOLO(You Only Lo...

基于深度学习的违章系统
基于深度学习的违章系统
------ 加载完毕 ------
联系需求方端客服