使用CNN与VGG网络实现人脸识别系统

"该资源是一份关于基于CNN和VGG网络模式识别系统设计与实现的学术论文，主要探讨了如何利用这两种深度学习模型进行人脸识别，特别是在一个包含三位明星（章子怡、姜文、彭于晏）的自定义数据集上的应用。" 本文主要介绍了基于卷积神经网络（CNN）和VGG网络设计的人脸识别系统，具体包括以下几个方面： 1. **系统设计与流程**：系统工作流程主要包括准备数据、配置网络、训练网络、模型评估和模型预测。首先，需要构建一个包含训练集和测试集的自定义数据集，数据集中包含三位明星的人脸图片，然后利用Paddle框架构建和训练CNN及VGG网络。 2. **硬件与软件环境**：实验在Windows操作系统上进行，使用了百度飞桨（PaddlePaddle）作为深度学习平台，配合Python编程语言进行开发。 3. **数据集详情**：数据集由317张图片组成，按照9:1的比例划分为训练集（285张）和测试集（32张），每名明星各有100张（章子怡）、103张（姜文）和114张（彭于晏）图片。 4. **特征提取**：特征提取部分采用了VGG网络结构。VGG网络由五组卷积操作构成，每组卷积操作次数不同，第一、二组有两次连续卷积，后三组有三次连续卷积。卷积核大小为3x3，池化窗口为2x2，滑动步长为2。在卷积操作后，使用ReLU激活函数，并在特定层添加Dropout操作以防止过拟合。最后通过两层512维的全连接层提取高层特征。 5. **分类过程**：分类阶段，利用softmax函数将网络的输出转换为概率分布，表示每个类别的预测概率。在VGG网络中，全连接层包含三层，但作为单层处理，其中最后一层作为输出层，其输出将通过softmax函数映射为对应类别的概率。 该文详细阐述了如何利用CNN和VGG网络进行人脸识别，包括数据准备、网络构建、特征提取和分类预测等关键步骤，为深度学习在人脸识别领域的应用提供了实践指导。