基于VGGNet深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法研究

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摘要：VGGNet深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前主流的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。文章分析了VGGNet深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)?；赑yTorch深度學(xué)習(xí)框架，構(gòu)建了VGG16網(wǎng)絡(luò)，并使用非限制條件下拍攝的人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)FaceScrub對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，實(shí)驗(yàn)中得到了較高的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率，驗(yàn)證了VGGNet深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非限制條件下的人臉識(shí)別中的有效性，也為VGGNet在人臉識(shí)別中的應(yīng)用過程提供參考。（剩余5785字）