一种基于神经网络的轻量级的人脸识别方法

本发明涉及人脸识别技术领域，且公开了一种基于神经网络的轻量级的人脸识别方法，人脸识别步骤为：S1：人脸检测：使用YOLOv5对输入图片进行人脸检测，得到人脸边界框；S2：人脸裁剪：根据边界框坐标从原图中裁剪出人脸部分；S3：人脸特征提取：加载预训练的FaceNet模型，得到每张人脸的128维特征向量；S4：计算向量差：对于两张人脸的特征向量，计算它们之间的欧氏距离；S5：SVM分类：将计算得到的向量差作为特征输入到SVM中，SVM根据输入的特征给出分类结果；S6：人脸验证：根据SVM的分类结果，判断两张人脸是否属于同一个人，解决了在人脸遮挡、极端光照条件或模糊图像中，出现人脸检测不准确或漏检的情况。