典型文献
基于深度学习的校园纪律监管系统设计
文献摘要：
如今计算机能为人类做许多事情从而减少人类的体力劳动，同时提高工作效率。高中的寝室往往是学校纪律之手最难触及的地方，这当然需要学校调集大量人力去监管，耗时费力，甚至吃力不讨好。在计算机视觉领域，最基本也最经典的一个问题就是目标识别给出一张图像，用Detector检测出图像中特定的Object（如人脸）。检测算法的基本原理就是先通过训练集学习一个分类器，然后在测试图像中以不同Scale的窗口滑动扫描整个图像，每次扫描做一下分类，判断一下当前的这个窗口是否为要检测的目标。
文献关键词：
深度学习;卷积神经网络;目标检测;Faster R-CNN
中图分类号：
作者姓名：
张祖赫
作者机构：
浙江省新昌中学，浙江 绍兴 312000
文献出处：
引用格式：
[1]张祖赫-.基于深度学习的校园纪律监管系统设计)[J].科海故事博览,2022(06):109-111
A类：
B类：
纪律,监管系统,体力劳动,提高工作效率,寝室,校纪,最难,触及,调集,费力,吃力不讨好,计算机视觉,目标识别,一张图,Detector,出图,Object,人脸,检测算法,训练集,分类器,Scale,窗口滑动,一下,目标检测,Faster
AB值：
0.489106
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