基于ResNet50的人脸识别模型

摘要

该文采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行人脸识别模型开发,现有深度卷积神经网络的模型,提出了改进的Faster R-CNN目标检测模型与ResNet50结合的方法进行识别.ResNet50网络大小适中,对算力要求不高,故可以采用训练耗时较长的杜鹃算法(Cuckoo Search,CS)对原有的网络训练方法进行一定变更,在CelebA上进行训练与预测.与未改进的ResNet50相比,其训练时间有所增加但预测准确率上升1.7％.