1. 毕业设计（论文）主要目标：
本文将对VGGNet网络进行轻微的改造，完成网络结构的简化，对简化后的light VGGNet进行部分功能优化，提升网络自身的性能。并用人脸数据集对修改后的网络进行批量训练，最后通过LFW的pairs文本文档进行ROC测试并取到最优阈值的准确率。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
在现有的VGGNet神经网络模型下，对CNN的理念进行了解与学习。再对VGGNet网络进行分析，了解VGGNet网络模型大概的框架，了解VGGNet是如何建立的并针对现有的VGGNet网络中存在依赖大规模数据训练和巨额计算能力的问题，本文将对VGGNet网络进行轻微的改造，简化网络结构，提出一种light VGGNet，并基于这种算法进行局部优化，对激活函数，正则化，损失函数等进行优化研究。对这种light VGGNet进行调整与优化，训练好模型达到一定的标准后，用LFW数据集进行检测人脸识别效果。
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3. 主要参考文献
[1]. JAIN A.K.,ROSSA,PRABHAKAR S..An introduction to biometric recognition[J].IEEE Transactions onCircuits and Systems for Video Techsactions,2004,1(1):4-20.
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