En los sistemas de reconocimiento facial, una representación de características faciales altamente robusta y un buen rendimiento del algoritmo de clasificación pueden afectar el efecto del reconocimiento facial en condiciones no restringidas. Para explorar el rendimiento anti-interferencia de la red neuronal convolucional (CNN) reconstruida por el marco de aprendizaje profundo (DL) en la extracción (FE) y reconocimiento de características de imágenes faciales, en el artículo, primero, se combinan la estructura de inicio en la red GoogleNet y el error residual en la estructura de red ResNet para construir un nuevo algoritmo de red de reconstrucción profunda, con el descenso de gradiente aleatorio (SGD) y las funciones de pérdida de tripleta como optimizador y clasificador del modelo, respectivamente, y se aplica al reconocimiento facial en la base de datos de rostros Labeled Faces in the Wild (LFW). Luego, se aplican la segmentación piramidal de retratos y la segmentación de puntos de características locales para extraer las características de las imágenes faciales, y el emparejamiento de puntos de
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