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針對人臉識別過程中人臉圖像質量較低造成的低識別率問題，提出了一種基于卷積神經網絡的人臉圖像質量評價模型。首先建立一個8層的卷積神經網絡模型，提取人臉圖像質量的深層語義信息;然后在無約東環境下收集人臉圖像，并通過傳統的圖像處理方法以及人工篩選進行過濾，得到的數據集用以進行模型參數的訓練;其次通過在圖形處理器（GPU）。上加速訓練，得到用于擬合人臉圖像到類別的映射關系;最后將輸入在高質量圖像類別的概率作為圖像的質量得分，建立人臉圖像的質量打分機制。實驗結果表明，與VGG-16網絡相比，所提模型準確率降低了0.21個百分點，但是參數規模減小了98%，極大地提高了模型運算效率;同時所提模型在人臉模糊、光照、姿態和：遮擋方面都具有較強的判別能力。因此，可將該模型應用在實時人臉識別系統中，在不影響系統運行效率的前提下提高系統的準確性。
近年來，伴隨著計算機視覺技術的飛速發展，人臉識別已經成為I業界和學術界研究的熱點。人臉識別即根據某種模式判斷物體或者物體的一部分是否滿足人臉結構，并依據其特征信息標識出其身份的過程，具體可分為：人臉檢測、特征提取和人臉檢索。人臉識別作為身份校驗的- -種重要方式，在安全認證方面具有極其重要的意義。傳統的門禁卡、身份證等認證方式，極其不方便且容易被盜用，給人們的日常生活帶來許多麻煩。而人臉識別作為- -種生物認證的手段，具有安全可靠、簡單、友好等特點，備受人們的青睞;因此，人臉識別技術在機器學習、計算機視覺、模式識別等科研領域具有極其重要的研究意義。
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