2025年基于深度学习及特征提取的人脸识别系统设计.pdfVIP

以铜为镜，可以正衣冠；以古为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》

基于深度学习及特征提取的人脸识别系统设

计

人脸识别系统是一种采用人脸图像识别技术进行身份认证的系统，这种技术在

各个行业中有广泛应用，如安防、金融、教育、医疗等领域中，包括出入口控制、

考勤、支付等多个方面。目前，基于深度学习及特征提取的人脸识别系统已成为其

中的一种主流技术。本文将从技术原理、特征提取、识别模型、系统设计四个角度

分别探讨该技术的运用。

一、技术原理

1.1深度学习

深度学习是一种机器学习领域中的技术，在大数据环境下采用多层神经网络对

数据进行处理，从而得出分类结果。在人脸识别系统中，深度学习技术可用于特征

提取和分类器设计。

1.2特征提取

特征提取是指从输入的图像数据中提取出对识别有用的特征，通常包括颜色、

纹理、轮廓、几何形状等因素。基于深度学习的人脸识别系统中，通常采用卷积神

经网络(CNN)来进行特征提取。

1.3识别模型

对于特定数据集，需要训练并优化深度学习中的卷积神经网络，使其能够更好

地识别输入数据中的人脸特征。在人脸识别中，通常采用支持向量机(SVM)或k最

近邻(k-NN)算法进行分类。

1.4系统设计

吾日三省乎吾身。为人谋而不忠乎?与朋友交而不信乎?传不习乎?——《论语》

针对不同的应用场景，需要进行系统设计以满足不同的需求。包括前端采集设

备，后端服务器的设计及数据库存储等方面。

二、特征提取

人脸特征是指那些能够用来区别人脸之间差异的特征，其中包括人脸的轮廓、

纹理、颜色等形态因素。基于深度学习的人脸识别系统中，通常采用卷积神经网络

(CNN)来进行特征提取。

2.1卷积神经网络

卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理图像、语音、文本等数据的神经网络。

它能够自动从数据集中学习到可以用于识别的特征，从而实现分类、分割、检测、

定位等功能。在人脸识别系统中，CNN通常用于提取面部特征。

2.2经典卷积神经网络结构

经典的卷积神经网络结构主要包括输入层、多个卷积层、池化层和全连接层等。

其中卷积层和池化层是和特征提取密切相关的两种结构。

2.2.1卷积层

卷积层是卷积神经网络的核心部分，它通过卷积核滑动窗口的方式对输入图片

进行卷积运算，从而提取出其中的特征。将输入层的像素点与卷积核中的权重相乘，

在不断移动卷积核的过程中相乘的结果进行求和，得到一个新的值，从而获得卷积

层的输出特征图。

2.2.2池化层

池化层是用于特征下采样和空间清理的结构，通过在特征图上滑动一个窗口，

取窗口内部的最大或平均值作为输出，从而实现特征图的大小降维，同时消除一些

不必要的空间信息。对于人脸识别系统，通常采用最大值池化(Maxpooling)和平均

值池化(Averagepooling)两种方式。

学而不知道，与不学同；知而不能行，与不知同。——黄睎

三、识别模型

在经过特征提取处理后，还需要进行人脸识别，通常采用支持向量机(SVM)或

k最近邻(k-NN)算法进行分类。

3.1支持向量机(SVM)

支持向量机(SVM)是一种经典的分类算法，其基本思想是将训练样本映射到高

维空间，并在该空间中寻找最佳的超平面来将不同类别的样本归为不同类别。在人

脸识别系统中，支持向量机(SVM)可以用于将特征向量投