基于人工神经网络的人脸识别研究的中期报告人工神经网络是一种基于计算机模拟人脑神经系统模式的系统，通过多层神经元网络模拟神经元之间的信号传递与信息处理能力，并通过学习过程自动优化权重参数，实现对数据的自适应处理和识别。在人脸识别领域，人工神经网络已被广泛应用，能够实现高精度、高鲁棒性的人脸识别。本研究旨在利用人工神经网络实现人脸识别任务。针对该任务，我们采用了深度学习中的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)模型。基于该模型，我们首先构建了一个人脸数据集，包括1000个人的4000张人脸图像，其中每个人有4张不同的角度的图像，数据集包括人脸图像和对应的人脸标签。接着，我们利用Python编程语言中的Keras深度学习框架搭建了一个基于CNN的人脸识别模型。该模型采用了5层卷积层和3层全连接层，其中卷积层采用了3x3的卷积核，激活函数采用ReLU，池化层采用了2x2的最大池化，通过Dropout避免模型过拟合。模型训练采用了批次随机梯度下降法，学习率为0.01，采用交叉熵损失函数和Adam优化器，训练轮数为50次。训练过程中，我们将数据集分为训练集、验证集和测试集，其中训练集占80%，验证集占10%，测试集占10%。经过训练，模型在验证集中的准确率达到了90.5%，在测试集中的准确率达到了89.7%。本研究中期报告的主要工作为搭建了一个基于CNN的人脸识别模型，并进行模型训练和验证。下一步的研究工作将会进一步优化模型结构和参数，提高其鲁棒性和准确率，并将模型应用到实际场景中进行验证。