循环神经网络在生物特征认证与异常检测中的应用
机器学习
2021-09-14 v1
摘要
循环神经网络是强大的机器学习框架，允许数据以时间序列的方式被保存和引用。这在笔迹分析和语音识别等领域开辟了许多新的可能性。本文旨在探讨当前在四个非常重要领域中针对 RNN 的研究，即生物特征认证、表情识别、异常检测以及面向飞机的应用。本文回顾了下述每种所提出方法的方法论、目的、结果以及优缺点。这些不同的方法论都聚焦于如何利用独特的 RNN 架构，例如流行的长短期记忆（LSTM）RNN 或深度残差 RNN。本文还考察了哪些框架在特定情形下表现最佳，以及每种所提出模型的优势与劣势。
引用
@article{arxiv.2109.05701,
title = {Applications of Recurrent Neural Network for Biometric Authentication & Anomaly Detection},
author = {Joseph M. Ackerson and Dave Rushit and Seliya Jim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05701},
year = {2021}
}