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当今人脸识别技术的现状与未来研究方向

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近些年来,人脸识别成为了热门领域.从最初的传统人脸识别方法,到现在的基于深度学习的人脸识别模型,人脸识别技术的性能得到了巨大提升.然而,在图像信息受噪声或者受光照、模糊、侧脸、遮挡等现象影响较严重的情况下,其图像处理效率以及人脸匹配正确率依然有较大的提升空间.重点综述了当今基于深度学习的人脸识别模型,报告了当今人脸识别技术的现状.最后,对人脸识别技术未来研究方向进行了展望,认为未来应着重解决卷积神经网络的局部最优问题、训练数据集的"深""宽"问题和最佳网络结构问题.
Current Situation and Future Research Direction of Face Recognition Technology

王浩

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澳大利亚昆士兰大学信息技术与电气工程学院 布里斯班 4072

人脸识别 深度学习 卷积神经网络 图像处理效率 人脸匹配正确率

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.09.033

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(9)
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