卷积神经网络在人脸识别中也有非常重要的应用，人脸识别算法模型通常可分为

卷积神经网络在人脸识别中也有非常重要的应用，人脸识别算法模型通常可分为特征提取和特征分类两大部分。特征提取部分将原始人脸图像数据经过一系列的分析和处理后，将人脸特征以特定的格式输出。特征分类部分将输出的人脸特征与待对比的特征进行比较，找出相似度最高的特征类别为输出类别。基于卷积神经网络的人脸识别模型同样分为特征提取和特征分类两部分，可训练的卷积层、池化层和全连接层作为人脸特征提取，分类输出层作为特征分类[2]。下面将重点介绍卷积层，池化层以及全连接层。

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Yuzni aniqlashda konvolyutsion neyron tarmoqlari ham juda muhim dasturlarga ega.Yuzni aniqlash algoritm modellarini odatda ikki qismga bo'lish mumkin: xususiyatlarni ajratib olish va xususiyatlarni tasniflash. Xususiyatlarni ajratib olish qismi bir qator tahlil va ishlov berish orqali asl yuz tasvirini qayta ishlaydi va keyin yuz xususiyatlarini ma'lum bir formatda chiqaradi. Xususiyatlarni tasniflash qismi chiqadigan yuz xususiyatlarini taqqoslanadigan xususiyatlar bilan taqqoslaydi va chiqish toifasi bilan eng yuqori o'xshashlikka ega xususiyatlar toifasini topadi. Konvolyutsion neyron tarmog'iga asoslangan yuzni tanib olish modeli, shuningdek, ikki qismga bo'linadi: xususiyatlarni ajratib olish va xususiyatlarni tasniflash.Uzlashtiriladigan konvolyutsion qatlam, birlashma qatlami va to'liq bog'langan qatlam yuz xususiyatlarini chiqarib olish sifatida, va tasniflash chiqish qatlami xususiyatlar tasnifi sifatida ishlatiladi. [2]. Quyidagilar konvolyutsion qatlamga, birlashma qatlamiga va to'liq bog'langan qatlamga qaratiladi.

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