基于深度学习的人脸识别方法研究综述  被引量:1

Survey of research on face recognition methods based on depth learning

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作  者:朱天才 周晓波[1] Zhu Tiancai;Zhou Xiaobo(Computer College of Xijing University,Xi’an 710123,China)

机构地区:[1]西京学院计算机学院,西安710123

出  处:《现代计算机》2023年第17期36-40,共5页Modern Computer

摘  要:人脸识别领域是最近比较热门的研究课题,对科技的发展有重大的意义。介绍了人脸识别技术的定义和发展历程,以及技术优势和应用场景。随着深度学习的发展,基于深度学习的人脸识别技术被逐渐实现,首先,指出了传统人脸识别技术的局限性。然后,分析了比较流行的几种基于深度学习的人脸识别方法。最后,介绍了深度学习技术在人脸识别中的应用,总结了一种新的基于大数据的深度学习模型,并对未来人脸识别技术的发展进行了总结与展望。Face recognition is a hot research topic recently,which is of great significance to the development of science and technology.Introduce the definition and development of face recognition technology,as well as the technical advantages and application scenarios.with the development of deep learning,face recognition technology based on deep learning is gradually realized.firstly,the limitations of traditional face recognition technology are pointed out.Then,several popular face recognition methods based on depth learning are analyzed.Finally,this paper introduces the application of deep learning technology in face recognition,summarizes a new deep learning model based on big data,and summarizes and prospects the development of face recognition technology in the future.

关 键 词:人脸识别 深度学习 卷积神经网络 特征提取 深度信念网络 

分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

 

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