人脸识别技术是一种可靠的身份识别技术,是当今研究的热点课题之一。由于人脸特征结构复杂且具有高度相似性的特点,导致人脸特征的提取相对困难,而卷积神经网络可以有效的解决这一问题。文章在Res Net50网络的基础上,将浅层特征与深层特征进行有效融合,利用多层特征间的互补性更好的提取出了人脸图像特征,并使用CASIA-WebFace和LFW(Labeled Faces in the Wild)人脸数据集进行训练和识别,改进后的算法识别率达到98.7%。实验结果分析结果表明,本文算法能更好的提取人脸特征,使识别率提升。
