CNN在人脸识别中的实际原理

我们用生活化、形象的方式，来解释卷积神经网络（CNN）在人脸识别中的实际原理。

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一、把CNN比作“人脸侦探队”

想象有一支“人脸侦探队”，他们专门负责识别人脸。每个侦探都有自己的分工和本领：

• 有的侦探擅长找“眼睛”；
• 有的侦探专门盯“鼻子”；
• 有的侦探能识别“嘴巴”；
• 还有的侦探负责整体轮廓。

这支侦探队，就是CNN的各层和各个卷积核。

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二、侦探队的工作流程（对应CNN的层级）

1. 第一层侦探：找“基础线索”

• 他们用放大镜在照片上滑动，寻找“边缘”、“线条”、“颜色变化”。
• 比如：眼睛的轮廓、嘴巴的弧线、鼻梁的阴影。

对应CNN的第一层卷积核：
专门学会识别简单的图像特征。

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2. 第二层侦探：组合“局部特征”

• 他们把第一层侦探找到的线索拼起来，发现“这是一个眼睛”、“那是一个鼻子”。
• 他们能分辨出“左眼”、“右眼”、“嘴角”等局部结构。