基于改进卷积神经网络的人脸识别研究
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阿切尔比    人脸识别是计算机视觉领域的重要研究方向，其应用在安全监控、身份认证、人脸搜索、人脸情绪分析等方面。近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络在人脸识别中得到了广泛应用，取得了良好的效果。然而，当前的卷积神经网络模型存在着计算量较大、训练时间较长、模型泛化能力差等问题。因此，本文提出了基于改进卷积神经网络的人脸识别方法，旨在解决这些问题。
无法删除访问被拒绝    首先，本文采用了残差网络（ResNet）作为基本的卷积神经网络模型。ResNet能够通过引入残差连接（shortcut connections）学习优化深度网络，同时减少了梯度消失问题的影响。此外，为了进一步提高模型的泛化能力，本文结合了批量归一化（Batch Normalization）技术。批量归一化能够使得每一层的输入数据的分布相似，从而增强网络鲁棒性。
    其次，本文提出了一种新的损失函数——混合三元组损失（Mixed Triplet Loss），以解决当前人脸识别中样本分布不均的问题。传统的三元组损失函数中，同类别的样本尽可能靠近，异类别的样本尽可能远离。但由于互联网数据集中同类别样本数量巨大，因此传统三元飞砂走石打一字
2ne1朴春组损失函数中容易过拟合同类别之间小的差异，而忽略了异类之间的困难样本。本文提出的混合三元组损失中，同类别样本仅考虑其中的难例，异类别样本采用较大的固定margin进行距离度量。这样可使得模型更加关注同类别中的难例，能够更好地区分不同类别，提高模型泛化能力。
    最后，本文在LFW数据集上进行了实验，结果表明本文提出的改进卷积神经网络方法比传统方法能够取得更好的精度和泛化能力。同时，其计算量和训练时间也有所减少。
    综上所述，本文提出的基于改进卷积神经网络的人脸识别方法具有较好的实用性和研究价值，未来可进一步拓展到其他视觉任务中。

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