基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別的研究與應用.pdf

1、人臉識別是計算機視覺領(lǐng)域中研究的熱點之一，不僅是因為以自然臉為研究對象是非常有挑戰(zhàn)性的，而且有很多應用需要將人臉識別作為第一步。近年來，隨著智能手機的普及，每天有成千上萬的照片被上傳到社交網(wǎng)絡平臺，如微博、微信等等，其中包括大量的人臉照片。深度學習是近十年來人工智能領(lǐng)域取得的重要突破，深度學習通過建立類似于人腦的分層模型結(jié)構(gòu)，對輸入數(shù)據(jù)逐級提取從底層到高層的特征，從而能很好地建立從底層信號到高層語義的映射關(guān)系。本文以深度學習的方法在人臉

2、識別中的研究與應用為研究對象。
　　論文首先介紹了研究的背景和意義，對人臉識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等相關(guān)概念進行了簡要介紹;然后詳細介紹了利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行人臉檢測和人臉識別的方法以及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，包括DDFD和VGG-Face等，對其結(jié)構(gòu)、模型和算法進行了深入分析，并詳細闡述了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程，在已有深度學習模型上通過微調(diào)網(wǎng)絡的方式，訓練符合實際應用的深度學習模型，對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取特征的過程