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基于改进的VGGNet算法的人脸识别
标题：基于改进的VGGNet算法的人脸识别
摘要：
人脸识别是一项快速发展且广泛应用的技术，在各个领域具有重要的应用价值。随着深度学习算法的提出和发展，基于卷积神经网络的人脸识别取得了显著的进展。本文针对VGGNet算法在人脸识别中存在的问题，进行了改进和优化，提出了一种改进的VGGNet算法，并在常用的人脸识别数据集上进行了实验验证。实验结果表明，改进的VGGNet算法在人脸识别准确度和性能方面都取得了较好的表现。
1.引言
人脸识别技术在人机交互、社交网络、安防等领域具有重要的应用价值。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在图像识别领域取得了巨大成功，并在人脸识别中得到广泛应用。VGGNet是一种经典的卷积神经网络模型，但在处理复杂的人脸图像时存在着计算量大、训练时间长等问题。
2.相关技术
2.1人脸识别技术
介绍了人脸识别的原理和应用领域，包括传统的人脸识别方法和基于深度学习的人脸识别方法。
2.2VGGNet算法
详细介绍了VGGNet算法的原理和架构，包括VGG16和VGG19模型，并分析了VGGNet算法在人脸识别中的应用存在的问题。
3.改进的VGGNet算法
3.1特征提取层的改进
通过引入残差连接（ResidualConnection）和批归一化（BatchNormalization）技术，减少了特征提取层中的信息损失，提升了模型的特征表达能力。
3.2分类层的改进
采用全连接层后面接Dropout层的结构，在训练过程中随机使部分神经元失活，避免过拟合问题，提高模型的泛化能力。
4.实验与结果分析
在常用的人脸识别数据集上进行了实验，将改进的VGGNet算法与传统的VGGNet算法进行对比。实验结果表明，改进的VGGNet算法在准确度和性能方面表现出优势。
5.总结与展望
总结了本文的研究内容和成果，对改进的VGGNet算法的人脸识别方法进行了总结，并展望了未来可能的研究方向。
6.参考文献
列出了本文中引用的相关文献。
关键词：人脸识别，卷积神经网络，VGGNet，改进算法，特征提取，分类层，实验结果分析