1、“.....初步了解了人脸识别算法的实现过程和数学思维，加深了对算法的理解程度。实践能力和编程能力均得到了较大的提参考文献张洪明，赵德斌，高文基于肤色模型，神经网络和人脸结构模型的平面旋转人脸检测计算机学报人脸图片将输入人脸识别模型中，进行批量分量检测，产生输出与对应的批量输出选取相似度最大的类型输出，该类别最大程度的代表输入人脸的类别。网络构建并构建数据结构并录入数据构建方法与全连接网络相似，主要步骤同为定义网络结构并进行训练，并用测试集图像进行测试。在构建模型时，取两层卷积层，层全连接层为模型基于深度学习的人脸识别系统论文原稿中。对于个维的图像来说，上述直接计算其特征向量计算量实在是太大了，所以有了如下的简单转化计算。如果训练图像的数量小于图像的维数比如，那么起作用的特征向量只有个而不是个......”。

2、“.....这个矩阵就是步骤中的，我们可以设该矩阵为，那么的第行列的元素可以表示为旦我们找到了示的。式子是对两者求欧式距离，当距离小于阈值时说明要判别的脸和训练集内的第个脸是同个人的。采用公式如下全连接网络人脸识别系统数据结构的构建构建结构体储存图像的数据，其中包含训练集与测试集的图像数据，训练集的均值，图像数据所属类别，训练集验证机的索引。将数据集分为组，将每个人的十张照片分为训练集，验证集和测试集，比可以转换为值图像，分别表示皮肤和非皮肤区域。其中代表要判别的人脸，代表训练集内的个人脸，两者都是通过特征脸的权重来表示的。式子是对两者求欧式距离，当距离小于阈值时说明要判别的脸和训练集内的第个脸是同个人的。识别准确率检测由上式得特征脸可以用如下方式表示其中，对于第个特征脸......”。

3、“.....由于本设计目的为对已知面部图片进行肤色识别，进而可以只截取张该图像的肤色信息图片作为肤色样本。将其从图片转化为色彩空间。建立肤色模型在构建肤色模型之后，首先使用位高斯分布来描述这种的色度分布，然后对肤色样本进行定的分析得到个分布中心算法，全连接网络的人脸识别，卷积神经网络的人脸识别实现简易人脸识别系统并测试其准确率。多人脸训练肤色模型检测训练肤色模型人脸的肤色不依赖于面部的其他特征，不受表情和妆容影响，具有很好的稳定性。由于不同肤色的人脸对应的色调基本致，故人脸肤色的特征主要通过肤色模型描述，故本方案采用高斯模型来表示。色彩空间为了由于不同肤色的人脸对应的色调基本致，故人脸肤色的特征主要通过肤色模型描述，故本方案采用高斯模型来表示......”。

4、“.....需要使用适合不同肤色和不同光照条件的可靠的肤色模型。在本文的实验中选用空间作为肤色分布统计的映射空间，该空间的优点是受亮度变化的影响较小，而且是两维独立分布，能根据所观察的像素离该中心的远近来得到个肤色的相似度。利用已知样本图像，计算均值和方差得到高斯分布模型。均值计算公式方差计算公式如下维高斯分布表达式为测试分析阈值分割在进行閾值分割之前，首先将彩色图像转换为灰度图像，实验证明，不同的肤色具有相同的模型。灰度值对应属于皮肤区域的可能性，同过设定门限，就可以转第个脸是同个人的。采用公式如下全连接网络人脸识别系统数据结构的构建构建结构体储存图像的数据，其中包含训练集与测试集的图像数据，训练集的均值，图像数据所属类别，训练集验证机的索引。将数据集分为组......”。

5、“.....验证集和测试集，比例为。其中训练集作为以上程序的训练样本，另外两组作为检验样本和验证。建立基于深度学习的人脸识别系统论文原稿把人脸区域从非人脸区域分割出来，需要使用适合不同肤色和不同光照条件的可靠的肤色模型。在本文的实验中选用空间作为肤色分布统计的映射空间，该空间的优点是受亮度变化的影响较小，而且是两维独立分布，能较好地限制肤色分布区域。进而大大提高了人俩检测的效率和正确性。基于深度学习的人脸识别系统论文原稿。条件的像素设置为白色，其余像素设置为黑色获取图片中的连通区域，删除面积较小的连通区域对于每个保留的连通区域，画出包含连通区域的最小矩。当检测区域的高度比值落在该区间时，则认为该区域为人脸候选区域。并用矩形方框框出满足条件的部分，如图所示。本文通过多建立人脸训练肤色模型检测人脸区域部分......”。

6、“.....两者都是通过特征脸的权重来表示的。式子是对两者求欧式距离，当距离小于阈值时说明要判别的脸和训练集内的第个脸是同个人的。识别准确率检测由上式得特征脸可以用如下方式表示其中，对于第个特征脸，上式可以计算其对应的权重，个权重可以构成个向量计算识别的准确率本设计采用欧式距离的最小值进行计较好地限制肤色分布区域。进而大大提高了人俩检测的效率和正确性。基于深度学习的人脸识别系统论文原稿。人脸区间分析由于值化图像可能包含多个类肤色区域，受环境亮度影响，可能会导致人脸判断。故而需对图像进行标记和判决，以便于逐个处理，本设计采用形态学判断法，即人为设定长宽高比，逐像素判断是否在设定的肤色范围内将符合为值图像，分别表示皮肤和非皮肤区域。本文通过多建立人脸训练肤色模型检测人脸区域部分，提取人脸区域......”。

7、“.....全连接网络的人脸识别，卷积神经网络的人脸识别实现简易人脸识别系统并测试其准确率。多人脸训练肤色模型检测训练肤色模型人脸的肤色不依赖于面部的其他特征，不受表情和妆容影响，具有很好的稳定性。肤色样本建立肤色模型需要使用大量包含不同肤色的图像信息，由于本设计目的为对已知面部图片进行肤色识别，进而可以只截取张该图像的肤色信息图片作为肤色样本。将其从图片转化为色彩空间。建立肤色模型在构建肤色模型之后，首先使用位高斯分布来描述这种的色度分布，然后对肤色样本进行定的分析得到个分布中心，在算，当测试集中的图像与训练集的图像对应计数加，用识别正确的数量比测试集的图像数量进而得到准确率。由已知可以通过上式对测试集求特征值，从而进行特征值比进而得到欧式距离。其中代表要判别的人脸，代表训练集内的个人脸......”。

8、“.....式子是对两者求欧式距离，当距离小于阈值时说明要判别的脸和训练集内的基于深度学习的人脸识别系统论文原稿要求解个的矩阵。这个矩阵就是步骤中的，我们可以设该矩阵为，那么的第行列的元素可以表示为旦我们找到了矩阵的个特征向量，那么协方差矩阵的特征向量就可以表示这些所求的特征向量即为特征脸，根据像素排列顺序进行排列，在程序中用可视化界面显示即可得到张特征连，如图所示。其中代表要判别的人脸，代，夏良正。数字图像处理南京东南大学出版社，梁淑芬，刘银华，李立琛基于和深度学习的非限制条件下人脸识别算法通信学报，楊健，杨静宇，王正群等，种组合特征抽取的新方法计算机学报，。找到个正交的单位向量，这些单位向量其实是用来描述分布的。里面的第个向量是通过下式计算的当这个取最小的值时两层卷积层的过滤器分别为个，与个，......”。

9、“.....从不同角度实现了对人脸的识别处理。其中，多人脸训练肤色模型通过对图像的处理进而分割出人脸部分区域，进而达到人脸的识别。人脸识别算法的图像表示技术，以及全连接神经网络技术和卷积神经网络技术是在已知输入图像的基础上进而达到与系统库矩阵的个特征向量，那么协方差矩阵的特征向量就可以表示这些所求的特征向量即为特征脸，根据像素排列顺序进行排列，在程序中用可视化界面显示即可得到张特征连，如图所示。基于深度学习的人脸识别系统论文原稿。对图像进行预处理，能够更好地提高准确率。识别总流程为输入待识别人脸图片对进行旋转平移镜像变化等产生批量例为。其中训练集作为以上程序的训练样本，另外两组作为检验样本和验证。找到个正交的单位向量，这些单位向量其实是用来描述分布的......”。