基于深度学习的人脸识别方法研究综述

• 作者: 刘娜 房珊珊 杨巨成 谢迎
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 人脸识别 卷积神经网络 生物特征识别
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 【特约综述】
• 页码范围: 1-10
• 页数: 10页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 9268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13364/j.issn.1672-6510.20160050

摘要

针对基于深度学习的人脸识别这一生物特征识别领域的研究热点进行了综述。阐释了人脸识别及深度学习模型的基本结构；总结了该技术在国内外的研究现状及其应用，如基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别方法、深度非线性人脸形状提取方法、基于深度学习的人脸姿态鲁棒性建模、有约束环境中的全自动人脸识别、基于深度学习的视频监控下的人脸识别、基于深度学习的低分辨率人脸识别以及其他基于深度学习的人脸信息的识别等；分析了当前人脸识别技术在深度学习应用中存在的问题及发展趋势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘娜	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	30	394	10.0	19.0
5	杨巨成	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	15	88	4.0	9.0
6	房珊珊	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	1	53	1.0	1.0
7	谢迎	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	1	53	1.0	1.0