摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在安全监控、身份验证、人机交互等领域得到广泛应用。
而卷积神经网络(CNN)的出现，极大地推动了人脸识别技术的进步，其中VGGNet凭借其简单的网络结构和优异的性能表现备受关注。
然而，传统的VGGNet模型通常计算量大、参数量多，难以部署到移动设备和嵌入式系统等资源受限的平台。
为了解决这个问题，轻量级VGGNet应运而生，其旨在在保证识别精度的同时，降低模型的计算复杂度和存储空间占用。
本文首先介绍人脸识别和轻量级神经网络的研究背景，并对VGGNet模型的基本结构进行概述。
然后，重点探讨轻量级VGGNet的设计方法，包括深度可分离卷积、全局平均池化等技术，以及如何将这些技术应用于VGGNet模型的优化。
此外，本文还将介绍人脸识别系统的设计与实现，涵盖人脸数据集、数据预处理、模型训练和评估等方面。
最后，对轻量级VGGNet人脸识别的研究趋势进行展望，并指出未来可能的研究方向。
关键词：人脸识别，轻量级神经网络，VGGNet，深度可分离卷积，全局平均池化
随着信息技术的快速发展，人脸识别作为一种便捷、高效的生物特征识别技术，在安全监控、身份验证、人机交互等领域展现出巨大的应用价值和发展潜力。
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