摘要：針對(duì)傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中模型復(fù)雜程度高、處理數(shù)據(jù)較慢的問題,提出一種輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。首先,通過對(duì)數(shù)據(jù)集采用剪裁、旋轉(zhuǎn)等方式增強(qiáng)樣本數(shù)據(jù);然后,采用基于MobileNet的輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,并采用SSD目標(biāo)檢測(cè)器對(duì)樣本數(shù)據(jù)中的人臉進(jìn)行識(shí)別;最后,利用Python編程實(shí)現(xiàn)上述算法,并與傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用的輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在不失精度的前提下,處理速度更快,模型復(fù)雜程度更低。