为提高银行传统柜面现金区的客户身份识别效率和准确率，改变现有的人工加外拍设备识别方式，提出一种基于改进的VGGNet16与DenseNet融合的客户身份识别系统。该系统利用现金区内现有的安防摄像头来采集客户实时图像，运用深度学习的VGGNet16与DenseNet融合人脸识别算法对客户在人脸数据库中进行人证比对，以此达到客户身份识别的效果。对该系统进行应用表明，该系统能够利用现有设备资源，提高客户身份识别效率和准确率。
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