一种基于卷积神经网络的人脸识别系统的实现

杨太平

（上海电力大学现代教育技术中心，上海，201306）

0 引言

人脸识别技术得到了广泛应用，如支付、考勤等场景。人脸识别实现技术有很多，本文介绍一种基于卷积神经网络的人脸检测和识别的系统，实现快速、准确的人脸特征提取与匹配。

1 系统整体结构

该人脸识别系统从技术结构上分为人脸检测、特征提取、特征注册、特征识别四个模块，从业务上分为人脸注册和人脸识别两个流程。

图1 系统整理结构

人脸检测模块使用人脸检测网络对摄像头或图像中的人脸进行检测，提取人脸图像框。人脸检测网络通过人脸检测训练库进行训练，这里的人脸检测网络使用AlexNET 网络。

特征提取模块使用特征提取网络将人脸图片中的特征提取出来形成特征向量，特征提取网络通过人脸特征提取训练库进行训练，这里的特征提取网络使用VGG-16。

特征注册模块将特征提取模块提取出的特征向量存入人脸特征库。

特征识别模块是将上一步提取的特征向量同人脸特征库里的特征向量进行匹配。来判断新提取的特征是否已录入特征库。

人脸注册流程：人脸注册即为人员登记，首先将人脸图片经过人脸检测和特征提取模块，最后经过特征注册模块将人脸特征存入人脸特征库，并与人员身份信息进行关联。

人脸识别流程：人脸识别流程同样先将人脸图片经过人脸检测和特征提取，然后经过特征识别模块查找特征库中是否已存有相匹配的特征，如果有则识别成功，输出对应的人员信息；……