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该文采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行人脸识别模型开发,现有深度卷积神经网络的模型,提出了改进的Faster R-CNN目标检测模型与ResNet50结合的方法进行识别。ResNet50网络大小适中,对算力要求不高,故可以采用训练耗时较长的杜鹃算法(Cuckoo Search,CS)对原有的网络训练方法进行一定变更,在CelebA上进行训练与预测。与未改进的ResNet50相比,其训练时间有所增加但预测准确率上升1.7%。