人脸识别技术研究现状综述

• 作者: 李志远
• 来源期刊: 电子技术与软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别技术 计算机视觉 特征提取 反欺诈 多模型融合 训练数据 深度学习 论文收录
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 页码范围: 106-107
• 页数: 2页
• 分类号: TP3

摘要

本文基于计算机视觉顶会论文收录情况对当前人脸识别技术研究现状进行了分析,并对当前主流的人脸识别技术分类、研究方法进行了介绍。当前基于2D人脸数据的人脸识别方面,技术已较为成熟,形成了一套基于深度学习的人脸识别方法。在颠覆性技术出现前,人脸识别研究热点主要集中在基于训练数据的优化、基于损失函数的优化,以及多模型融合三个方向上。相比于基于2D数据的人脸识别,3D人脸识别目前研究重点集中在3D人脸重建上,基于3D人脸数据的特征提取和分类方法还有较大的研究空间。此外,人脸反欺诈也是当前人脸识别技术的研究重点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志远		1	0	0.0	0.0