《表2：头部检测算法比对结果》

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《无感考勤和人数感知设备实现方法》

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本文采用自主研发的深度学习网络结构，对当前已有的人脸检测模型进行对应修改，使得修改后的模型从判别式变成决定式。在判别式中，模型学习的是人脸和非相关图像的区别、分界线，不是人脸即是背景，不是背景即是人脸。这个判断方式无法对异常值作出响应。然而在决定式中，模型既学习人脸和非人脸，也学习背景和非背景，在人脸和背景都被否定的情况下，即是异常。因此可以在样本外的场景中，有效减少模型做出低级失误的情况，同时也减少模型返厂和优化的次数。