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基于深度学习的三维实时人脸识别技术研究 被引量:2

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摘要 目前,虽然深度学习算法通过二维卷积能够获得二维图像,并且形成的二维图像可为人脸识别提供支持,但在实际场景之中,在人脸表情、姿态等方面的识别比较困难,而三维实时人脸识别技术则能够弥补这一缺陷。但由于人脸的姿态和表情随时可能出现变化,会导致三维人脸信息缺乏完整度,同时也会造成人脸区域发生变形等问题,因此,本文基于深度学习,对三维实时人脸识别技术进行研究,以持续解决当前人脸识别方面存在的问题。
作者 张宁仙 原渊
出处 《互联网周刊》 2022年第20期35-37,共3页 China Internet Week
基金 基于深度学习面向物端实时人脸识别技术研究(编号:WZYZ202102)。
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