一種基于虛擬測(cè)試樣本和VGG網(wǎng)絡(luò)模型的人臉識(shí)別算法

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摘要：近年來(lái)，隨著人工智能的快速發(fā)展，人臉識(shí)別已經(jīng)成為現(xiàn)代生物信息識(shí)別中的一種重要技術(shù)。但是，隨著人們對(duì)生物信息的隱私性越來(lái)越重視，特殊場(chǎng)景下樣本信息數(shù)量少等問(wèn)題仍然影響著人臉識(shí)別算法的精度。本文針對(duì)少樣本場(chǎng)景，提出了一種將虛擬測(cè)試樣本與原始測(cè)試樣本進(jìn)行結(jié)合的基于VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)，該算法在少樣本場(chǎng)景下仍能夠取得較好的效果。（剩余4039字）