用卷积神经网络做的人脸识别（CNN）

资 源 简 介

用卷积神经网络做的人脸识别（CNN）

详 情 说 明

人脸识别技术近年来取得了显著的进展，其中卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力成为主流方法。通过多层卷积和池化操作，CNN能够从人脸图像中自动学习局部和全局特征，比如边缘、纹理和五官结构，而无需依赖人工设计的特征。

在训练阶段，CNN会处理大量带标签的人脸图像，通过反向传播不断调整网络参数，最终实现高精度的分类或匹配。实验结果显示，该方法达到了92.75%的准确率，这一表现可能归功于优化的网络结构设计、数据增强策略或损失函数改进。

实际应用中，这样的模型可以部署在安防系统、智能门锁或身份验证场景。不过需注意，光照条件、遮挡或姿态变化仍可能影响识别效果，后续可通过引入注意力机制或更大规模的数据集进一步提升鲁棒性。