原文服务方: 杭州电子科技大学学报(自然科学版)       
摘要:
作为典型的模式识别任务,人脸识别有着巨大的实际应用价值与市场前景。理想环境下的人脸识别已经取得不俗成绩,然而,当所处环境变化(如姿态变换、夸张表情、阴阳脸、分辨率较低)时,识别难度增加,效果也急剧变差。与此同时,现有大多数方法无法实时(在线)完成人脸识别任务,这也限制了人脸识别技术的应用。为此,该文以深度神经网络为框架,使用大规模人脸库构造了一种新型实用的多层网络应用于大规模的人脸识别任务中并提出了一种新的搜索策略。实验结果表明,该套方法实时性好,识别率较高,是人脸识别较为理想的方案。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于深度神经网络的实时人脸识别
来源期刊 杭州电子科技大学学报(自然科学版) 学科
关键词 人脸识别 深度神经网络 实时性
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 107-110
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-9146.2013.06-027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗志增 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 164 2539 28.0 39.0
2 席旭刚 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 46 494 14.0 20.0
3 邢健飞 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 1 21 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
深度神经网络
实时性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
杭州电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-9146
33-1339/TN
chi
出版文献量(篇)
3184
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总被引数(次)
11145
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