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摘要:
随着智能技术的发展,深度学习获得了越来越广泛的作用.无论是图像、音频,还是自然语言等领域,深度学习都渗透其中.近年来,通过将深度学习应用于人脸识别领域,在算法、数据等方面都得到了很多新的启发,取得了令人瞩目的成就.因此,本文首先分析了深度学习的优势及其面临的挑战,进而对其在人脸识别中的应用进行了重点研究.
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专注度
数据采集
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结合LBP特征和深度学习的人脸表情识别
图像处理
LBP特征
人脸检测
卷积神经网络
人脸表情识别
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 浅析深度学习及其在人脸识别中的应用进展
来源期刊 电脑迷 学科
关键词 深度学习 人脸识别 应用
年,卷(期) 2017,(29) 所属期刊栏目 网络天地
研究方向 页码范围 165
页数 1页 分类号
字数 1912字 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢观燕 江西农业大学软件学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
人脸识别
应用
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电脑迷
旬刊
1672-528X
50-1163/TP
16开
重庆市渝中区双钢路3号科协大厦1202(武汉市洪山区珞狮北路2号樱花大厦A座15楼 430070)
78-230
2003
chi
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