基于卷积神经网络的人脸识别研究

传统的人脸识别多采用浅层结构提取人脸特征,这类方法提取人脸图像能力有限，效果相对较差。针对上述缺陷，提出基于卷积神经网络的高效识别人脸方法。该方法所设计的模型,结合了VGGNet模型的层次结构优势并融合跨层次结构的上采样特征，大大提高了人脸识别的准确性及识别精度。该模型在Caffe下训练出样本集后在MATLAB上得到了验证。