本实验的目标是实现一个基于人脸识别的系统，通过使用卷积神经网络（CNN）和面部特征提取技术，训练并测试一个人脸识别模型。通过比较所识别的人脸与预先存储的图像进行匹配，以验证模型的准确性和实用性。浅层网络作业，构建浅层人脸识别网络，从同学中的随机选出10-15人作为样本库，随机选择5-10人测试，统计识别率。测试单张图片：python predict.py。训练模型：python train.py。

例如:/abc/,/bcd,解题过程中需要提取，前后两段7.输入：1/N 2/Y 3/N 4/Y。例子：幼儿园分班问题。

1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,1（数字）25G3C-abc-d（字符）