如何编写示例代码实现卷积神经网络在人脸识别中的应用？

本文共计3856个文字，预计阅读时间需要16分钟。

《人脸识别技术探秘：从特征脸法谈起》

人脸识别技术领域，众多经典算法中，我大学时代，导师推荐的第一算法便是特征脸法。原理为先将图像转化为特征向量，再进行识别。

上回书说到了对人脸的检测，这回就开始正式进入人脸识别的阶段。

关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维， 最后进分类器分类，可以使用KNN、SVM、神经网络等等，甚至可以用最简单的欧氏距离来度量每个列向量之间的相似度。OpenCV中也提供了相应的EigenFaceRecognizer库来实现该算法，除此之外还有FisherFaceRecognizer、LBPHFaceRecognizer以及最近几年兴起的卷积神经网络等。

卷积神经网络（CNN）的前级包含了卷积和池化操作，可以实现图片的特征提取和降维，最近几年由于计算机算力的提升，很多人都开始转向这个方向，所以我这次打算使用它来试试效果。