信息技术与软件工程杂志
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抽象的

使用深度学习和面部识别功能的无卡 ATM

Sahil Bajaj、Sumit Dawda、Pradnya Jadhav、Rasika Shirude

自动柜员机（ATM）因其高度便利性而被不同用户用于日常生活中的交易。在 ATM 的帮助下，银行业务现在变得更加容易。但ATM机上发生了很多欺诈行为。因此，需要为这些 ATM 提供更多的安全性。所提出的系统通过 Haar Cascade 和 CNN（一种分析服务）提供实时检测和现实世界的遭遇。该软件首先给每个人拍照，并将详细信息保存在数据库中。提议的活动适用于默认检测系统。该方法由三个阶段组成，第一个阶段是从图像中检测面部，第二个阶段是获取所有面部细节以进行表情识别以检测活体。从特征提取部分提取与相机图像不同的最有用的特征，以确定所有面部细节是否可见。该特征向量创建活跃的面部表示。在第三步中，我们的特征背景旨在找出密切接触的脸部的样子