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摘要:
目前人脸识别技术已经得到了较多的应用,包括在安检工作、金融工作以及交通等领域中,其稳定性强、识别精度高,市场应用前景广阔,能够为用户信息的识别提供更便捷的服务.随着对人脸识别研究的深入,出现了更多的算法,最初大多都是提取浅层特征来进行分析,并采用特征融合的方式识别,在最后的识别过程中主要利用了联合贝叶斯分布等机器学习分类器进行处理.这种方法虽然能够达到一定的识别效果,但是精度不高,容易受到多种外部因素(光照、遮盖等)的影响,降低了识别结果的准确性.本文主要对人脸识别的框架进行了研究与分析,首先设计了人脸识别框架,然后对深度学习人脸识别算法的几个重要组成部分进行了分析与研究,主要包括人脸对齐模块、人脸特征提取、人脸识别验证模块等.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 深度学习与人脸识别算法研究
来源期刊 软件 学科 工学
关键词 人脸识别 人脸对齐 人脸特征提取 深度学习
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 设计研究与应用
研究方向 页码范围 199-204,208
页数 7页 分类号 TB302.6
字数 5933字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.09.046
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 王慧 9 22 2.0 4.0
2 刘洪普 14 84 4.0 8.0
3 张卓群 3 3 1.0 1.0
4 曹钟淼 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
人脸对齐
人脸特征提取
深度学习
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
软件
月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
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