基于深度卷积神经网络的人脸识别技术综述

• 作者: 刘凯伦 刘刚 宋涛 庄雷 景晨凯 王乐
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征表示 深度学习 深度卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 223-231
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 9700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.01.039

摘要

人脸识别是计算机视觉的重要应用之一,广义的人脸识别包含图像采集、人脸检测、人脸对齐、特征表示等过程.人脸识别的发展史主要是人脸特征表示方法的变迁史.针对特征的表示方法,从人脸识别技术的发展历史、研究现状和未来发展三个方面进行综述:分阶段对传统的几类经典的人脸识别算法进行回顾和总结;以深度学习算法的诞生过程为切入点,重点分析了在人脸识别中取得突破性进展的深度卷积神经网络DCNN(deep convolutional neural networks)的技术思想和关键问题;针对人脸识别和深度学习算法的重大挑战,展望了未来可能存在的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋涛	郑州大学信息工程学院	23	36	3.0	5.0
2	庄雷	郑州大学信息工程学院	92	704	13.0	21.0
3	景晨凯	郑州大学信息工程学院	6	20	3.0	4.0
4	刘刚		6	22	3.0	4.0
5	王乐		4	12	2.0	3.0
6	刘凯伦	郑州大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0