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人臉檢測與識別英語論文或文獻(xiàn) 人臉識別技術(shù)有哪些？
人臉識別技術(shù)有哪些？
現(xiàn)在使用的很多人臉識別方法都是在這個(gè)階段誕 國外的人臉識別研究早國內(nèi)二三十年，最著名的國際研究機(jī)構(gòu)包括有：美國麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室 (AI LAB)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué) (CMU)機(jī)器人研究及交 互實(shí)驗(yàn)室，南加州大學(xué) (USC)等。 另外，一些國家和地區(qū)也有不少專業(yè)研究人員在 人臉識別領(lǐng)域從事大量的研究工作。 國內(nèi)的人臉識別研究開始于80 年代 [10] ,目前清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、中科院 計(jì)算技術(shù)研究所和中科院自動(dòng)化所等科研機(jī)構(gòu)都有大量的專業(yè)人士從事人臉識別 研究方面的工作。 隨著人臉識別技術(shù)的發(fā)展，新方法、新技術(shù)層出不窮，國內(nèi)已 有一些機(jī)構(gòu)推出基于人臉識別的智能監(jiān)控系統(tǒng)，人臉識別技術(shù)得到廣泛的應(yīng)用。
人臉檢測的目的是什么？
目的是在人臉檢測、追蹤獲取人臉區(qū)域的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步確定人臉特征點(diǎn)（眼睛、嘴巴中心點(diǎn)、嘴巴輪廓特征點(diǎn)、器官輪廓特征點(diǎn)）的位置。 其基本思路主要是將人臉局部器官的紋理特征和器官特征點(diǎn)之間的位置約束進(jìn)行整合處理。
人臉識別最經(jīng)典的算法是什么？
基于PCA的特征臉是人臉識別最經(jīng)典的算法之一，雖然今天的PCA在實(shí)際系統(tǒng)中更多的是用來降維，而不是分類，但是如此經(jīng)典的方法，值得大家去關(guān)注。 該文章較接近于很多成熟商用系統(tǒng)思路，在很多實(shí)際系統(tǒng)中，一個(gè)提取鑒別信息的框架就是PCA和LDA，用PDA進(jìn)行降維避免LDA求解的矩陣奇異問題，然后用LDA提取跟適合分類的特征，更進(jìn)一步將各種原始特征進(jìn)行鑒別提取后決策級融合。
深度學(xué)習(xí)人臉識別技術(shù)有哪些？
隨著深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別應(yīng)運(yùn)而生識別技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，并在實(shí)際應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。 給定一個(gè)以自然圖像或視頻幀為輸入，端到端人臉識別系統(tǒng)能輸出人臉特征用于識別。 為了做到這一點(diǎn)，整個(gè)系統(tǒng)一般由三個(gè)關(guān)鍵要素構(gòu)成： 人臉檢測（face detection）、人臉預(yù)處理（face preprocess），人臉表征（face representation）。 人臉檢測定位圖像或視頻幀中的人臉。 然后，人臉預(yù)處理是進(jìn)行人臉標(biāo)定到一個(gè)規(guī)范的視角并將他們裁剪到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化像素大小。 最后，在人臉表征階段，從預(yù)處理后的圖像中提取具有鑒別性的特征用于識別。 這三個(gè)要素都是由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的。