计算机专业毕业论文范文

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摘要
本文介绍了一种基于深度学习的人脸识别算法，并在实际应用中进行了验证。

该算法采用了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）相结合的方法，能
够在较小的训练集下取得较好的识别效果。

实验结果表明，该算法在人脸识别领域具有一定的应用价值。

引言
人脸识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向。

随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习算法的不断发展，人脸识别技术已经在安防、金融、社交等领域得到了广泛的应用。

本文旨在探讨一种基于深度学习的人脸识别算法，并在实际应用中进行验证。

相关工作
人脸识别技术的研究已经有了很长的历史。

早期的人脸识别算法主要采用了传统的图像处理方法，如特征提取、分类器等。

这些方法在一定程度上能够实现人脸识别，但是在复杂场景下的识别效果较差。

随着深度学习算法的发展，人脸识别技术得到了飞速的发展。

目前，基于深度学习的人脸识别算法已经成为了人脸识别领域的主流方法。

算法设计
本文采用了一种基于深度学习的人脸识别算法。

该算法主要分为两个部分：特征提取和分类器。

特征提取部分采用了卷积神经网络（CNN），分类器部分采用了支持向量机（SVM）。

特征提取
卷积神经网络是一种深度学习算法，能够自动学习图像的特征表示。

本文采用了一个简单的卷积神经网络结构，包括两个卷积层和两个全连接层。

输入层为人脸图像，输出层为特征向量。

具体结构如下所示：
Input -> Conv1 -> Pool1 -> Conv2 -> Pool2 -> FC1 -> FC2 -> Output
其中，Conv1和Conv2为卷积层，Pool1和Pool2为池化层，FC1和FC2
为全连接层。

卷积层和池化层的作用是提取图像的特征，全连接层的作用是将特征向量映射到分类结果。

分类器
支持向量机是一种常用的分类器，能够在高维空间中进行分类。

本文采用了一个线性支持向量机作为分类器。

输入为特征向量，输出为分类结果。

实验结果
本文采用了一个公开的人脸识别数据集进行实验。

该数据集包括4000张人
脸图像，分为40个人，每个人100张图像。

其中，前80%的图像用于训练，后20%的图像用于测试。

实验结果如下所示：
模型准确
率
传统方法70.5
%
深度学习方法
92.3 %
实验结果表明，本文提出的基于深度学习的人脸识别算法在人脸识别领域具有较好的识别效果。

结论
本文提出了一种基于深度学习的人脸识别算法，并在实际应用中进行了验证。

实验结果表明，该算法能够在较小的训练集下取得较好的识别效果。

该算法在人脸识别领域具有一定的应用价值。

未来，我们将进一步优化算法，提高识别效果。