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摘要
近年来,随着科技的进步与发展,人脸识别技术被广泛应用于各种领域,如安全验证、身份识别等。随着应用领域的增多,应用的场景也正在变得更加复杂,人脸识别系统需要面对光照条件变化、表情变化、遮挡人脸等一系列挑战。本文旨在设计一套人脸识别系统,通过一套程序进行分类,再经由不同深度、广度的深度学习网络进行识别,最终输出结果。该系统的目标是通过分类处理、并行处理的方式,对复杂程度不同的人脸进行高效率的识别处理从而应对大数据时代指数级增长的数据量,满足实际生产生活过程中实时人脸识别的需求。
为了达成该目标,我们总结现有模型,如VGGFace、FaceNet等人脸识别模型,发现其结构与
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