基于卷积神经网络的人脸识别研究

人工智能的发展极大地方便了人们的生活,现代社会中,刷脸解锁、刷脸支付等通过识别人面部信息确定人的身份的现象已遍布各个领域。人脸识别的应用十分广泛,未来仍有广阔的发展前景。文章基于卷积神经网络对人脸识别进行研究,首先分析了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型能够快速准确进行人面部表情识别的原理,即由于CNN的卷积层和池化层起到了滤波作用,将输入的图片进行特征提取并进行压缩,减轻了CNN运算的负担,提高了运算速度;接下来通过将K近邻法和BP神经网络框架模型与CNN模型作比较,实验证明了CNN模型在进行人面部表情识别过程中的准确度最高、速度最快。因此,CNN模型训练在人面部表情识别系统中具有较高的应用价值。