基于MT-CNN的人脸识别算法研究

介绍了MT-CNN算法在人脸检测领域的应用,并使用Tensorflow搭建了MT-CNN的三个神经网络模型,实现了人脸回归框的检测与人脸特征点的识别。然后使用残差神经网络模型Face-Resnet进行训练,最终得到的网络模型在LFW数据库上的精度可以达到98.4%。最后将改进的杰卡德相似度应用到人脸特征向量的分类上。通过实验数据表明,当相似人脸阈值取0.4057时可取得最好的人脸分类效果。