基于深度学习的人脸识别方法综述
基于深度学习的人脸识别方法综述
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DOI：
10.3969/j.issn.1005-3085.2021.04.001
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
李慧斌
中科院分区：
文献类型：
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作者：
余璀璨;李慧斌
人脸识别与虹膜识别、指纹识别、步态识别等其它生物特征识别技术相比,具有自然、便捷、用户体验友好等独特优势,因而受到了学术界和工业界的广泛关注.近年来,在深度学习技术的驱动下,人脸识别技术取得了突破性进展,在面对表情、姿态、光照、遮挡等外在干扰因素时,仍表现出较好的鲁棒性.特别地,基于深度学习的人脸识别技术已广泛应用于安防、金融、教育、交通、新零售等应用领域.我们认识到,在人脸识别技术不断走向大众化的过程中,急需一些综述性的和普及性的文献来总结人脸识别技术的基本原理和基本方法.基于此,本文首先简要回顾了人脸识别的发展脉络,之后从人脸预处理、深度特征学习、特征比对、人脸数据集、评价标准五个方面重点介绍了基于深度学习的人脸识别技术.最后指出了人脸识别技术未来的发展趋势.