【摘 要】
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目前多数面部识别系统都是采用深度学习技术来实现的。学习的内容(即技术原理)是采用多层人工神经网络,(一般是卷积神经网络,这里说的神经网络并非生物神经网络,而是由大量称为"人工神经元"的计算单元互联而成的网络结构)对输入的数字照片进行一层一层的变换处理,最终得到一个由若干数字组成的特征串(比如500个数字),可以将其理解为密码。所谓的学习过程就是用这些照片不断地去调整多层神经网络中每一层完成变换所需
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目前多数面部识别系统都是采用深度学习技术来实现的。学习的内容(即技术原理)是采用多层人工神经网络,(一般是卷积神经网络,这里说的神经网络并非生物神经网络,而是由大量称为"人工神经元"的计算单元互联而成的网络结构)对输入的数字照片进行一层一层的变换处理,最终得到一个由若干数字组成的特征串(比如500个数字),可以将其理解为密码。所谓的学习过程就是用这些照片不断地去调整多层神经网络中每一层完成变换所需要的参数,直到训练集中的所有照片都能够被归类给正确的那个人。
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