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基于卷积神经网络Inception-ResNet-v1模型进行训练与学习,实现了在添加遮挡干扰因素下的人脸识别。将图像嵌入到d维度的欧几里得空间,采用Triplet Loss作为损失函数,直接学习特征间的可分性。选取LFW(labeled faces in wild)数据集和摄像头采集的人脸图片制作训练集和测试集。结果表明,模型在眼部被遮挡的情况下识别率为98. 8%,在嘴部被遮挡的情况下识别率为98. 6%,在眼部和嘴部同时被遮挡的情况下识别率为96. 9%。模型在遮挡率为20%～30%时,识别率