摘要
本研究的主要目標是要去建立一個人臉識別系統，利用已建立好的人臉系統配合高度的識別率，使運動員能在檢錄時大幅縮短檢錄時間，省去時間。此外，結合相片建檔歸類系統，方便運動員賽後從大量相片中尋找其英姿煥發的相片。本論文使用卷積神經網路來辨識相片中的人臉。在模型架構方面透過卷積層來擷取物件特徵、池化層來減少資料量以及凸顯特徵、和全連階層進行分類，並使用遷移式學習（Transfer learning）也就是Pre-trained來降低學習至參數收斂所需要的時間。而研究中使用的訓練集資料共有10位不同學生、50張圖片，測試集中則有50張單人以及5張多人的相片。此外，為了提高較高、較低曝光度的相片識別率，我們加入影像增強處理，使每張訓練集相片變成5種不同曝光程度的照片。實驗結果顯示，所提方法可將測試集裡的50張單人相片的識別成功率可達到94%，並且也能夠成功的識別出5張多人相片，並且將相片建檔歸類自每個人的檔案中。