摘 要：本文利用卷积神经网络理论，提出一种对样本集进行一种局部特征与全局特征融合训练的方法，达到对于人脸识别的一种方法，通过模型训练，该方法能够最大程度提取人脸关键部位如嘴巴、鼻子、眼睛等部位特征，从而在提取不同人脸特征时，可以更好的从人脸的这些部位中得到更明确的特征向量。
关键词：神经网络；模式识别；人脸识别
作者介绍：
尚世锋（1977－），男，河南许昌人，陆军装甲兵学院讲师，博士。研究方向：战术通信系统。
Research onFace Recognition Model Based on CNN Neural Network
SHANG Shifeng，CAO Jie，ZHANG Zeng
（Department of Informationand Communication，Armored Forces Academy of PLA Army，Beijing 100072，China）
Abstract：The paper based onthe theory of convolutional neural network，puts forward a method oflocal features and global features of the integration of the training sampleset，reach to a method of face recognition，by the training model，this method canmaximize the extraction of face key parts such as nose，eyesand mouth features and other parts，resulting indifferent extraction face the characteristics，can beobtained from these parts of the face feature vector in more clearly.
Keywords：neutralnetwork；pattern recognition；face recognition
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