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近年来,人脸识别技术由于其直接、友好等特性,易于为用户所接受,逐渐在众多生物识别技术中脱颖而出。根据现场采集环境不同,人脸识别技术可以分为受控场景人脸识别和非受控场景人脸识别。受控场景下的人脸识别技术目前已经相当成熟,但非受控场景下的人脸识别技术由于受到光照、遮挡等一系列非可控因素的影响,使得人脸识别系统的识别准确率急剧下降。因此,针对由姿态变化或者饰物遮挡等原因造成的"数据缺失"现象,本课题设计出全连接层同时与卷积层和池化层全连接的CNN模型。鉴于卷积神经网络层数越高视野域越大的特性,这样的连接方