简介:摘要:本研究旨在探讨基于卷积神经网络的人脸识别系统设计策略。人脸识别技术在当代社会中具有重要的应用价值,因此本研究着重于利用卷积神经网络在人脸识别中的优势和特点。通过对相关技术的综述,本文介绍了传统人脸识别方法以及卷积神经网络的基本原理和发展历程。在人脸图像预处理部分,我们讨论了数据采集和清洗、图像增强技术,以及数据集划分与预处理的重要性。接着,我们深入探讨了基于CNN的人脸特征提取,包括卷积层和池化层的作用与选择,深度学习特征提取方法,以及人脸关键点检测与特征表示。在人脸识别网络架构设计方面,我们讨论了网络模型选择与设计,参数优化与调整,以及深度学习模型评估指标。进一步,我们提出了优化与改进策略,包括数据增强与迁移学习,模型优化方法研究,以及多尺度与多模态信息融合。