基于CNN神经网络的人脸识别模型研究作者：尚世锋 曹洁 张增来源：《现代信息科技》2017年第01期
摘 要：本文利用卷积神经网络理论，提出一种通过对样本集进行局部特征与全局特征的融合训练，达到对于人脸识别的方法，通过模型训练，该方法能够最大程度地提取人脸关键部位如：嘴巴、鼻子、眼睛等部位特征，从而在提取不同人脸特征时，可以更好地从人脸的这些部位中得到更明确的特征向量。
关键词：神经网络；模式识别；人脸识别
中图分类号：TP391.41 文献标志码：A 文章编号：2096-4706（2017）01-0009-03
Abstract：The paper based on the theory of convolutional neural network，puts forward a method of local features and global features of the integration of the training sample set，reach to a method of face recognition，by the training model，this method can maximize the extraction of face key parts such as nose，eyes and mouth features and other parts，resulting in different extraction face the characteristics，can be obtained from these parts of the face feature vector in more clearly.
Keywords：neutral network；pattern recognition；face recognition
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/8d5dfa3d793e0912a21614791711cc7931b7789c.html
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