人脸识别的深度学习模型的优化方案研究.pptx

深度学习与人脸识别方法研究.docx 深度学习与人脸识别方法研究传统的机器学习方法需要对每个领域都获取大量的训练数据，这样就会在研究中耗费大量的人力物力。深度学习可以更好地通过增加数据集的规模来改善学习结果。深度学习更适合于未标记数据，而这超出了自然语言处理的范畴，后者更多限于实体识别。基于深度学习的优点，这篇文章利用深度学习方法来进行人脸识别，提出了构建深度学习网络的方法，它能够识别训练集中没有身份的表情信息。标签：人脸识别；深度学习；神经网络；特征识别；算法 Abstract： Traditional machine learning method needs to obtain a large amount of tra

2022-11-12 约1.38千字 1页立即下载

基于深度学习的人脸识别算法研究应用.docx 基于深度学习的人脸识别算法研究应用一、引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习算法在各个领域得到了广泛的应用。其中，人脸识别技术因其重要性和广泛应用场景而备受关注。本文将探讨基于深度学习的人脸识别算法的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。二、深度学习与人脸识别的基本原理 深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现对复杂模式的识别和学习。人脸识别是利用计算机视觉和生物特征识别技术，对输入的人脸图像或视频序列进行检测和识别，从而实现对人的身份进行确认或验证。在人脸识别中，深度学习主要通过构建多层神经网络来提取人脸特征。这些特征包括面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状

2025-02-07 约5.26千字 11页立即下载

基于深度学习的人脸识别关键技术研究.docx 基于深度学习的人脸识别关键技术研究一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已成为当今社会的重要研究方向。作为生物特征识别的一种重要手段，人脸识别技术在安全监控、身份认证、智能门禁等领域有着广泛的应用前景。近年来，基于深度学习的人脸识别技术得到了长足的进步，本文将针对基于深度学习的人脸识别关键技术进行深入研究。二、深度学习在人脸识别中的应用 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的特征提取能力。在人脸识别领域，深度学习技术主要通过训练大量的人脸数据集，提取出人脸的特征信息，从而实现对人脸的识别和分类。目前，深度学习在人脸识别中的应用主要体现在以下几个方面： 1.人脸检测

2025-03-05 约4.46千字 9页立即下载

深度学习技术在人脸识别领域的研究进展.pptx 汇报人：XX;目录;目录;01;;;02;;;;03;;;;04;利用诸如MTCNN等深度学习模型，从图像中准确地检测出人脸位置。这些方法通常基于卷积神经网络（CNN），通过训练大量的正负样本，实现人脸与非人脸的分类。;;;05;采用基于3D人脸模型的方法，通过合成不同光照条件下的人脸图像来增强训练数据，提高模型对光照变化的适应性。;;遮挡问题是指人脸部分区域被物体（如口罩、眼镜、头发等）遮挡，导致人脸识别算法无法提取到完整的面部特征。;06;;;;感谢观看

2024-02-24 约小于1千字 27页立即下载

2025-05-16 约2.57万字 41页立即下载

基于深度学习的人脸识别算法研究.docx 基于深度学习的人脸识别算法研究 ResearchonFaceRecognitionAlgorithmsBasedonDeepLearning 摘要 人脸识别是目前物体检测方向上最全面的问题之一。人脸识别在安全、人机交互、智能手机、社交网络、娱乐等方面具有巨大的应用价值，是人脸识别算法的第一步。人脸检测是深度学习和机器学习的重要应用之一。基于深度学习的人脸检测系统已成为大多数机器学习爱好者的研究热点，受到了广泛的关注。本文将利用MTCNN网络结构完成人脸识别。 MTCNN是目前最具代表性和最成功的目标检测网络结构之一，越来越关注各种目标检测。在C

2025-05-23 约4.01万字 42页立即下载

2025-06-06 约5.56万字 87页立即下载

基于深度学习的遮挡人脸识别算法研究.pdf 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文基于深度学习的遮挡人脸识别算法研究摘要在现实场景中，人脸遮挡由多种原因造成，严重影响人脸识别的准确率。遮挡妨碍了面部关键特征的完整提取，导致识别效果降低，特别是在依赖人脸识别技术的场合中尤为不便。此外，遮挡还会导致特征信息的损失，干扰识别算法对面部特征的正确获取和匹配。本文针对遮挡人脸的识别问题，有以下几个方面的工作：当人脸因遮挡造成特征损失时，未被遮挡区域的特征对于后续的识别就显得尤为重要。针对这一问题，本文首先对遮挡的人脸图像进行特征提取，并根据提取的人脸关键点特征进行拓扑结构图绘制。然后提出一种基于图卷积网络（GraphConvolut

2025-06-11 约8.4万字 65页立即下载

基于深度学习的人脸识别.docx 1.摘要 人脸识别不但是一种来源已久的技术，而且是一门充满着旺盛活力，有着科学研究诱惑力的流行技术。近几十年来，伴随着人工智能技术，大数据技术，云计算技术不断加快技术创新速度，技术创新幅度不断增大，人脸识别这项人工智能的重要分支，也搭上了这三辆快车，使用人脸识别技术的许多产品陆续落地。在2006年，科学家提出了深度信念网络。深度学习有着传统方法无可比拟的优点，再经过GPU加持，深度学习执行速度不断提高，满足了工业化生产算力要求，客观上推动了经济发展。针对以上陈述，本文通过深度学习的方法完成人脸识别算法研究，并做出一个具体人脸识别项目。本文的研究内容如下：了解并实践了基于OpenCV

2024-07-31 约2.46万字 32页立即下载

基于深度学习的人脸识别.docx 基于深度学习的人脸识别 摘要经过数十年来的发展，作为生物特征识别技术中的重难点之一，人脸识别技术已经取得了巨大的突破，而且已经被广泛应用于各类商业产品当中。目前实现人脸识别各类方法当中，以深度学习为基础的方法比传统的方法优势更为明显。基于深度学习的人脸识别方法识别率高，识别速度快，渐渐成为了整个人脸识别领域中的主流方法。本文中研究的是深度学习中的FaceNet算法完成了以下工作：详细介绍了人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），介绍了其运行原理和算法结构，并进行了对比。

2024-12-10 约1.9万字 27页立即下载

基于深度学习的人脸识别.docx PAGEII 基于深度学习的人脸识别 摘要论文总结出以多损耗函数为基础的网络模型，通过综合优化后的监控信号中心、交叉熵损耗函数，对模型参数进行更新。最后，提取出的特征更加鲜明，使同一个人的特征更加紧凑。与只用交叉熵损失函数训练的网络相比，改进了交叉年龄数据集的测试结果，实现了一种基于Web技术的人脸识别应用。与其他类似应用相比，应用特点主要如下，即轻量化、跨平台，具备数据存储、人脸识别、采集图像等模块，可在日常识别任务方面，对此予以应用。关键词：深度学习；人脸识别；多损失函数 FaceRecognitionBasedonDeepLearning Abstract The

2025-01-05 约1.03万字 23页立即下载

基于深度学习的人脸识别.docx 基于深度学习的人脸识别 摘要经过数十年来的发展，作为生物特征识别技术中的重难点之一，人脸识别技术已经取得了巨大的突破，而且已经被广泛应用于各类商业产品当中。目前实现人脸识别各类方法当中，以深度学习为基础的方法比传统的方法优势更为明显。基于深度学习的人脸识别方法识别率高，识别速度快，渐渐成为了整个人脸识别领域中的主流方法。本文中研究的是深度学习中的FaceNet算法完成了以下工作：介绍了人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），介绍了其运行原理和算法结构，并进行了对比。在

2024-12-15 约1.95万字 31页立即下载

深度学习与--人脸识别 .ppt ●Related works for feature learning 1. Learning-based descriptors 2. Deep models ● Network Architecture Deep Learning Identity-Preserving Face Space Xianhao Gan PCA是将分散在一组变量上的信息集中到某几个综合指标（主成分）上的数学方法，实际上起着数据降维的作用，并保证降维过程最大化保留原数据的差异。这对最大化类间差异（即不同人之间的差异）并最小化类内差异（即同一人的不同图像间的差

2017-09-30 约4.38千字 28页立即下载

基于深度学习的人脸识别.pdf 1.摘要 人脸识别不但是一种来源已久的技术，而且是一门充满着旺盛活力，有着科学研究诱惑力的流行技术。近几十年来，伴随着人工智能技术，大数据技术，云计算技术不断加快技术创新速度，技术创新幅度不断增大，人脸识别这项人工智能的重要分支，也搭上了这三辆快车，使用人脸识别技术的许多产品陆续落地。在2006年，科学家提出了深度信念网络。深度学习有着传统方法无可比拟的优点，再经过GPU加持，深度学习执行速度不断提高，满足了工业化生产算力要求，客观上推动了经济发展。针对以上陈述，本文通过深度学习的方法完成人脸识别算法研究，并做出一个具体人脸识别项目。本文的研究内容如下：

2025-05-04 约3.68万字 29页立即下载

2025-05-27 约2.24万字 38页立即下载