基于深度学习的人脸识别方法
本文主要介绍了基于深度学习的人脸识别方法，旨在提高人脸识别的准确性。传统的人脸识别技术通常在待识别人数不多时的准确率要比待识别人数多时的准确率高。为了解决这个问题，论文提出了基于深度神经网络（DNN）的方法，该方法主要涉及两方面：一是使用 DNN 对训练集进行特征提取；二是将提取的特征图片输入神经网络进行训练及识别。
深度学习在人脸识别领域中的应用主要有以下几点：
1. 特征提取：深度学习可以自动地从人脸图像中提取出具有判别性的特征，不需要人工设计特征提取算法。
2. 图像分类：深度学习可以将人脸图像分类到不同的类别中，以便实现人脸识别。
3. 模型优化：深度学习可以通过调整模型参数来优化模型的性能，以提高人脸识别的准确性。
在本文中，作者使用 Python+OpenCV 实现了基于深度学习的人脸识别系统，并对卷积神经网络的参数进行了大量的实验对比分析，以选取最合适的参数构建一个能够识别人脸的深度神经网络。
人脸识别技术的发展历程可以分为三个阶段：早期的人脸识别技术基于传统的图像处理技术，主要使用 Eigenface 和 Fisherface 等方法实现人脸识别。中期的人脸识别技术基于模型的人脸识别方法，即通过对人脸进行二维或三维建模的方法，实现人脸识别。近期的人脸识别技术基于深度学习的人脸识别方法，即使用深度神经网络来实现人脸识别。
深度学习在人脸识别领域中的应用具有很高的研究价值和应用前景。随着深度学习技术的不断发展和成熟，基于深度学习的人脸识别方法将会变得越来越重要，人们可以使用深度学习技术来实现更加智能、更加准确的人脸识别系统。
本文的贡献在于提出了基于深度学习的人脸识别方法，并对卷积神经网络的参数进行了大量的实验对比分析，以提高人脸识别的准确性。该方法可以用于各种应用场景，例如人脸门禁、人脸考勤系统、相亲终端 APP 系统等。
