基于卷积神经网络的人脸识别研究综述

• 作者: 赵敏 鲍睿栋
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 人脸识别 深度学习 特征提取 分类器
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 6-8
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 2902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172518

摘要

人脸识别是目前计算机技术研究的热门领域,广泛应用于人们的日常生活,如门禁系统、摄像监视系统、相机以及智能手机等.传统的人脸识别技术需要经过人工特征提取、特征选择以及分类器选择等一系列复杂步骤,然而识别效果却并不理想.随着数据量的激增以及GPU高性能计算的发展,卷积神经网络在人脸识别上有了重大突破.文章回顾了传统人脸识别方法,阐述了卷积神经网络的基本结构及其改进和优化方法,介绍了基于卷积神经网络的人脸识别技术及典型应用,展望了人脸识别技术的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵敏	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	22	58	5.0	6.0
2	鲍睿栋	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	8	1.0	1.0