基于深度学习的人脸识别算法研究

摘要

本文提出了一种新的基于深度学习的人脸识别算法，并对其进行了研究。在算法设计上，本项目将从训练样本的预处理、神经网络模型的设计与训练、特征抽取与分类器设计等几个方面展开研究，并对算法的性能进行验证。在此基础上，对算法的优化思想、方法及评价指标进行了探讨，并给出了相关的改进措施，最后对试验结果进行了分析与讨论。通过本项目的研究，将形成一套较为完善的基于深度学习的人脸识别方法，并具有较好的应用前景。

关键词：面部识别；深度学习；数据集预处理；神经网络模型；

目录

摘要 1
引言 2
一、面部识别（Face ID）的基本概念及发展过程 2
(一)概述了面部辨识技术 2
(二)面部辨识的历史 3
(三)面部辨识的类型及其特征 3
二、一种基于深度学习的面部识别方法的研究 4
(一)编制和对数据组进行预处理 4
(二)神经网路的建模与训练 4
(三)面部特征的抽取与分类器的设计 5
(四)对算法的评价及试验结果的分析 5
三、基于深度学习的人脸识别方法的优化与改进 6
(一)算法优化的基本思想与方法 6
(二)评估算法绩效的指标与方法 6
(三)对算法性能的研究与改善 7
(四)对试验结果的分析与探讨 7
结语 8
参考文献 8

 

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