基于卷积神经网络的人脸识别
摘 要：随着计算机科技与应用的发展，人脸识别作为一种常用的图像识别技术越来越受到关注。卷积神经网络的出现，大大提高了计算机对图像内容的分析和判断能力。通过结合卷积神经网络和人脸识别，形成一套以卷积神经网络为核心的人脸识别系统。
关键词：人脸识别；图像识别；卷积神经网络
目录
1 研究背景 1
2 卷积神经网络 3
2.1 卷积神经网络模型 3
2.2 局部感知域 4
2.3 权值共享 4
2.4 池化 5
3 人脸识别系统 6
3.1 图像采集 6
3.2 人脸检测 7
3.3 数据整理 7
3.4 卷积神经网络的构建和训练 8
3.5 人脸实时识别 8
4 实验验证与结果分析 8
4.1 数据来源 8
4.2 代码实现 8
4.3 实验结果分析 9
5 结 语 9
参考文献： 9
1研究背景
随着计算机视觉的相关理论与应用研究的快速发展，计算机视觉技术在日常生活中应用的优越性也日益突显出来。用计算机对图像进行识别是计算机从相关的视频或图像序列中提取出相应的特征，从而让计算机“理解”图像的内容，并能正确分类的技术。安防意识的提升也让人们对于公共以及个人的安全需求不断攀升，使得计算机视觉在人脸识别、人脸检测等方面有了很高的应用价值。
