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基于深度学习的人脸识别算法研究与实现

摘要

随着时代的发展，人脸识别因其身份特征的唯一性，得到了研究学者的青睐，并得以应用到实际生活中来。现实生活各领域普遍存在人脸识别，比如公共安全领域刷脸识别身份、日常出行领域刷脸进行确认、移动消费刷脸进行支付等等。随着现代科技的进步，人脸识别的算法层见叠出。近年来，深度学习算法深受研究学者的喜爱，大量的深度学习算法也应用到人脸识别中来。

本文算法从人脸检测、特征提取及分类识别三个方面给出了具体的设计思路：人脸识别模块使用基于MTCNN算法的改进，特征提取模块使用FaceNet模型，分类识别模块使用Softmax和FaceNet联合监督的