基于卷积神经网络的人脸识别

人脸识别是计算机视觉领域中的一项重要技术,具有广泛的应用场景,如安全监控、身份验证、社交网络等。本文采用深度学习技术提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别模型,通过训练大量的数据实现了人脸的高精度识别。本文首先详细描述了卷积神经网络模型的设计和实现过程。然后使用ReLU激活函数增加模型的非线性,通过反向传播算法进行实练,最后在公开人脸数据集上对模型进行训练和测试,达到了100%的正确率。实验结果表明,该模型在识别率、鲁棒性和泛化能力等方面都表现出了优异的性能。