La aplicación del reconocimiento facial mediante redes neuronales convolucionales es un área de investigación candente, que puede desempeñar un papel importante en la seguridad, el entretenimiento, el tratamiento médico, etc. Una red neuronal convolucional es un modelo de aprendizaje profundo que puede extraer características de alto nivel de una imagen y usar un clasificador para determinar si hay una cara en la imagen y a qué persona pertenece la cara. Este artículo presenta un método de aplicación de reconocimiento facial basado en una red neuronal convolucional, que incluye principalmente los siguientes pasos:
1. Preparación de datos. En primer lugar, es necesario recopilar, etiquetar y dividir una gran cantidad de datos de imágenes faciales para formar un conjunto de entrenamiento, un conjunto de verificación y un conjunto de prueba. El conjunto de entrenamiento se usa para entrenar el modelo de red neuronal convolucional, el conjunto de validación se usa para ajustar los parámetros del modelo y el conjunto de prueba se usa para evaluar el rendimiento del modelo. El propósito de la preparación de datos es proporcionar suficientes datos diversos y de alta calidad para que el modelo pueda aprender características efectivas.
2. Preprocesamiento de datos. Dado que los datos de la imagen del rostro pueden tener diferentes tamaños, ángulos, iluminación, oclusión y otros problemas, es necesario preprocesar los datos para mejorar la capacidad de generalización y la solidez del modelo. Los métodos de preprocesamiento de datos incluyen recortar, escalar, rotar, voltear, escala de grises, ecualización de histograma, normalización, etc.
3. Construcción de modelos. De acuerdo con los requisitos de la tarea de reconocimiento facial, seleccione la estructura de red neuronal convolucional adecuada, como VGG, ResNet, MobileNet, etc., y ajuste la cantidad de capas, el tamaño del kernel de convolución, el tamaño de paso y el relleno del modelo de acuerdo con el escala y complejidad del conjunto de datos, función de activación y otros parámetros. El propósito de la construcción de modelos es construir una red que pueda extraer y clasificar de manera efectiva las características faciales.
4. Formación de modelos. Use los datos del conjunto de entrenamiento para entrenar el modelo, use el descenso de gradiente estocástico (SGD) u otros algoritmos de optimización para actualizar los parámetros del modelo y use la función de pérdida de entropía cruzada u otras funciones de pérdida para medir el error del modelo. Al mismo tiempo, use los datos del conjunto de verificación para monitorear el proceso de entrenamiento del modelo y ajuste hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, el coeficiente de regularización y el tamaño del lote de acuerdo con la tasa de precisión u otros indicadores en el conjunto de verificación. El propósito del entrenamiento del modelo es permitir que el modelo logre una alta precisión en el conjunto de entrenamiento y evitar el sobreajuste o el ajuste insuficiente en el conjunto de validación.
5. Pruebas de modelo. Use los datos del conjunto de prueba para probar el modelo, evalúe la capacidad de generalización y el efecto de reconocimiento del modelo en datos desconocidos, y use la tasa de precisión, la tasa de recuperación, el valor F1 y otros indicadores para medir el rendimiento del modelo. Al mismo tiempo, puede realizar análisis visuales en el modelo, observar los mapas de características extraídos por el modelo en diferentes niveles y analizar qué aspectos el modelo funciona bien y qué aspectos son insuficientes. El propósito de las pruebas de modelos es verificar si el modelo ha logrado el objetivo esperado y proporcionar una referencia para la mejora posterior.