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当今人脸识别技术的现状与未来研究方向
被引量:
6
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作者
王浩
《计算机与数字工程》
2021年第9期1905-1911,共7页
近些年来,人脸识别成为了热门领域。从最初的传统人脸识别方法,到现在的基于深度学习的人脸识别模型,人脸识别技术的性能得到了巨大提升。然而,在图像信息受噪声或者受光照、模糊、侧脸、遮挡等现象影响较严重的情况下,其图像处理效率...
近些年来,人脸识别成为了热门领域。从最初的传统人脸识别方法,到现在的基于深度学习的人脸识别模型,人脸识别技术的性能得到了巨大提升。然而,在图像信息受噪声或者受光照、模糊、侧脸、遮挡等现象影响较严重的情况下,其图像处理效率以及人脸匹配正确率依然有较大的提升空间。重点综述了当今基于深度学习的人脸识别模型,报告了当今人脸识别技术的现状。最后,对人脸识别技术未来研究方向进行了展望,认为未来应着重解决卷积神经网络的局部最优问题、训练数据集的“深”“宽”问题和最佳网络结构问题。
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关键词
人脸
识别
深度学习
卷积神经网络
图像处理效
率
人脸匹配正确率
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职称材料
题名
当今人脸识别技术的现状与未来研究方向
被引量:
6
1
作者
王浩
机构
澳大利亚昆士兰大学信息技术与电气工程学院
出处
《计算机与数字工程》
2021年第9期1905-1911,共7页
文摘
近些年来,人脸识别成为了热门领域。从最初的传统人脸识别方法,到现在的基于深度学习的人脸识别模型,人脸识别技术的性能得到了巨大提升。然而,在图像信息受噪声或者受光照、模糊、侧脸、遮挡等现象影响较严重的情况下,其图像处理效率以及人脸匹配正确率依然有较大的提升空间。重点综述了当今基于深度学习的人脸识别模型,报告了当今人脸识别技术的现状。最后,对人脸识别技术未来研究方向进行了展望,认为未来应着重解决卷积神经网络的局部最优问题、训练数据集的“深”“宽”问题和最佳网络结构问题。
关键词
人脸
识别
深度学习
卷积神经网络
图像处理效
率
人脸匹配正确率
Keywords
face recognition
deep learning
convolutional neural network
image processing efficiency
the correct rate of face matching
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
当今人脸识别技术的现状与未来研究方向
王浩
《计算机与数字工程》
2021
6
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