基于深度学习技术的人脸识别系统若干前沿方法研究
机器学习
2019-11-20 v1 机器学习
摘要
考虑到存在非常大量的可用数据仓库以及极为先进的硬件系统，用于人脸辨识的系统在过去几十年中得到了巨大发展。草图识别是最重要的领域之一，已成为当前法医学中行政机构采用的一个不可或缺的组成部分。将生成的草图与面部照片图像进行匹配也是一项困难的任务，因为所考虑的草图是根据犯罪现场目击者的口头描述绘制的，并且可能缺乏照片中存在的由于自然人为误差而能准确描绘的敏感要素。迄今为止该领域的大量新颖研究工作使用了通过传统提取与分类模型的识别系统。但最近，少数研究致力于使用深度学习技术，以利用学习模型进行特征提取与分类，从而排除潜在的领域挑战。本综述论文的第一部分主要聚焦于人脸识别与匹配中使用的深度学习技术，其通过海量数据集的训练提升了人脸识别技术的准确率。本文还包含对不同用于匹配组合草图与人脸图像的技术的调研，包括基于组件的表示方法和自动组合草图识别技术等。
引用
@article{arxiv.1911.08426,
title = {A Study on various state of the art of the Art Face Recognition System using Deep Learning Techniques},
author = {Sukhada Chokkadi and Sannidhan M S and Sudeepa K B and Abhir Bhandary},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.08426},
year = {2019}
}