深度学习驱动的卷积神经网络人脸识别优化策略综述

本文主要探讨了网络改进与优化方法，特别是在人脸识别领域的应用，以卷积神经网络为核心。首先，传统的网络设计中，卷积层通常采用线性滤波器和非线性激活函数，如Sigmoid和tanh，这些函数存在梯度消失和梯度爆炸的问题，影响了网络权重的有效更新。ReLU函数通过在正半轴上缓解梯度消失，提高了权重更新速度，而PreLU则进一步解决了负半轴的问题。 在特征提取层面，Szegedy等人提出的Inception网络引入了不同大小的卷积核，以捕捉多尺度特征。池化层如Stochastic Pooling和空间金字塔池化有助于减少过拟合，增强网络的泛化能力。全连接层的优化是通过Dropout技术实现的，它在训练过程中随机关闭部分节点，防止过拟合。 文章重点介绍了卷积神经网络在人脸识别中的进展，尤其是如何通过深度学习的方式进行特征提取和分类。它克服了传统方法中繁琐的人工特征提取步骤，显著提升了识别效果。卷积神经网络在门禁系统、监控系统、智能手机等日常应用中的表现优秀。例如，通过Face ID技术，智能手机可以快速准确地识别用户身份。 此外，作者鲍睿栋和赵敏还对未来人脸识别技术的发展方向进行了展望，可能会看到更多的深度学习技术融合，如更复杂的网络架构、更高效的优化算法，以及与边缘计算、生物特征识别等技术的结合，使得人脸识别更加智能、便捷且安全。 这篇综述深入剖析了卷积神经网络在人脸识别中的核心作用，展示了其在解决传统方法问题上的优势，并预见了该领域未来的潜力和挑战。这为研究人员和工程师提供了关于如何改进和优化网络结构以提升人脸识别性能的重要参考。