基于深度学习的人脸识别技术研究
摘 要
随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术作为生物识别技术的重要组成部分，在各个领域得到了广泛应用。从安全监控到智能门禁，从移动支付到个性化服务，人脸识别技术以其独特的便利性和准确性，正在逐步改变人们的生活方式。本研究针对基于深度学习的人脸识别技术进行了深入探索。首先，介绍了人脸识别技术、深度学习技术、卷积神经网络（CNN）以及特征提取技术的基本原理和概念。然后，详细阐述了基于深度学习的人脸识别技术的设计过程，包括数据集的选择与预处理、卷积神经网络的设计与训练、特征提取与降维以及人脸识别模型的测试与评估。在实验部分，本研究采用了公开的人脸数据集进行实验，通过对比不同算法和参数设置下的实验结果，分析了基于深度学习的人脸识别技术的性能表现。实验结果表明，本研究提出的方法在识别精度和鲁棒性方面均优于传统方法，具有较高的实际应用价值。本研究为基于深度学习的人脸识别技术的进一步研究和应用提供了有益的参考。
关键词：深度学习；人脸识别；卷积神经网络
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景和意义 1
（二）研究意义 1
（三）国内外研究现状 2
（四）论文结构 2
二、相关技术介绍 3
（一）人脸识别技术概述 3
（二）深度学习技术介绍 4
（三）卷积神经网络(CNN)介绍 4
（四）特征提取技术介绍 5
三、基于深度学习的人脸识别技术设计 6
（一）数据集的选择与预处理 6
（二）卷积神经网络的设计与训练 6
（三）特征提取与降维 7
（四）人脸识别模型的测试与评估 7
四、实验与分析 8
（一）实验环境与数据集 8
（二）实验结果分析 9
（三）实验效果分析 9
五、结论 10
参考文献 11
致 谢 12
