基于深度学习的人脸识别系统在智慧农业领域的应用研究

孙 灏

（中煤科工集团常州研究院有限公司，江苏 常州 213000）

智慧农业的发展主要经历了三个阶段，即初步形成阶段、研发并示范阶段、推广阶段，由于我国的智慧农业起步较晚，故现在还停留在第二阶段——研发并示范阶段，还没有形成成熟的技术体系及配套机制，因此距离真正的推广应用还有一段距离。目前我国的智慧农业主要涉及到农作物的种植领域，大规模的农场种植棉花、水稻、玉米等农作物，利用智慧农业技术可以改进种植过程中的灌溉方式及收割方式。目前智慧农业应用推广还存在诸多问题，比如缺乏专业人才、全国经济发展水平不一致、农村人口受教育程度普遍较低等。但是在2018年京东宣布正式进军养殖业，其中猪脸识别技术引起了社会各界的广泛关注，猪脸识别技术可以准确记录每头猪的体重、生长及健康状况。而猪脸识别技术的基础就是人脸识别，下面就针对人脸识别技术进行探讨。

1 深度学习的工作原理

与普通的神经网络相比，深度学习网络最大的特点在于其网络结构中包含一个以上的隐藏层，其可以从简单的概念构建复杂概念的方式进行抽象，包含输入层与输出层在内具有三层以上的系统即为深度学习。深度学习网络中，每层神经元均以上一层神经元输出为基础学习识别一组特定的特征，对前一层的特征进行整合与重组，网络深度不断增加，神经元就不断识别更加抽象、复杂的特征。这种特征层次结构可以实现深度学习网络高维度、大规模的数据处理，完成数十亿参数的非线性函数运算。……