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摘要
近年来，随着人工智能的快速发展，人脸识别已经成为现代生物信息识别中的一种重要技术。但是，随着人们对生物信息的隐私性越来越重视，特殊场景下样本信息数量少等问题仍然影响着人脸识别算法的精度。本文针对少样本场景，提出了一种将虚拟测试样本与原始测试样本进行结合的基于VGG卷积神经网络的人脸识别算法。经实验，该算法在少样本场景下仍能够取得较好的效果。
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近年来，随着人工智能的快速发展，人脸识别已经成为现代生物信息识别中的一种重要技术。但是，随着人们对生物信息的隐私性越来越重视，特殊场景下样本信息数量少等问题仍然影响着人脸识别算法的精度。本文针对少样本场景，提出了一种将虚拟测试样本与原始测试样本进行结合的基于VGG卷积神经网络的人脸识别算法。经实验，该算法在少样本场景下仍能够取得较好的效果。
