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一种基于深度学习的人脸识别方法,包括:对基于深度学习人脸识别网络的预训练模型进行训练,生成训练好的人脸识别网络模型;加载训练好的人脸识别网络模型和数据库人脸图像,加载数据库中的图像,通过网络进行人脸定位与人脸编码,作为对比对象;调用摄像头的视频流,取出视频流的每一帧图像进行预处理后,作为人脸识别网络输入对象,通过人脸识别网络进行人脸定位与人脸编码,确定人脸特征的关键点信息;将识别到人脸的关键点依次与数据库中人脸编码进行遍历匹配,计算欧氏距离;判断计算的欧氏距离是否小于预设的最小距离,根据欧氏距离,输出人脸识别结果。本发明解决了在不同的环境变化中,获得稳定的人脸识别特征是较为困难的问题。