基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)化和應(yīng)用研究_第1頁(yè)
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)化和應(yīng)用研究_第2頁(yè)
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)化和應(yīng)用研究_第3頁(yè)
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)化和應(yīng)用研究_第4頁(yè)
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)化和應(yīng)用研究_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩8頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

目錄TOC\o"1-3"\h\u17911摘要 X總結(jié)人臉識(shí)別技術(shù)在當(dāng)前的信息化社會(huì)中得到廣泛應(yīng)用,通過(guò)學(xué)習(xí)和分析人臉圖像。實(shí)現(xiàn)人臉的檢測(cè)、識(shí)別和驗(yàn)證等功能。本研究以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ),對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的優(yōu)化和應(yīng)用進(jìn)行了深入研究[14]。在研究中,我們采用了多種方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和分析。首先,通過(guò)對(duì)已有的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行回顧,我們了解了人臉識(shí)別系統(tǒng)在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上的發(fā)展趨勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí),我們還進(jìn)行了調(diào)查研究,通過(guò)對(duì)不同用戶的需求和意見(jiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,了解了人臉識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)化方向?;谖墨I(xiàn)回顧和調(diào)查研究的結(jié)果,我們?cè)趯?shí)驗(yàn)中采用了模擬實(shí)驗(yàn)法和理論分析法。我們構(gòu)建了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別系統(tǒng),并針對(duì)其中的關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了模擬實(shí)驗(yàn)。通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn),我們驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性,并對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行了評(píng)估和優(yōu)化[15]。在研究過(guò)程中,我們還使用了因果關(guān)系分析法,對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用進(jìn)行了分析。我們發(fā)現(xiàn),在人臉識(shí)別系統(tǒng)中,關(guān)鍵技術(shù)的選擇和參數(shù)設(shè)置會(huì)對(duì)系統(tǒng)的性能產(chǎn)生顯著影響。因此,我們對(duì)這些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了理論分析,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了我們的猜想。根據(jù)以上的研究方法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果,本研究取得了一系列研究成果。我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上優(yōu)化了人臉識(shí)別系統(tǒng),提高了系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和魯棒性。同時(shí),我們還在實(shí)際應(yīng)用中測(cè)試了優(yōu)化后的系統(tǒng),并取得了良好的效果。總之,通過(guò)本研究的努力,我們對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化和應(yīng)用研究。我們的研究成果不僅可以提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和魯棒性,還為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供了有價(jià)值的參考。

參考文獻(xiàn)[1]姚密研究等.“基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法研究進(jìn)展.”中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué).2018.[2]許銳等.“深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究.”計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用.2019.[3]劉卓龍等.“深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究綜述.”計(jì)算機(jī)科學(xué).2018.[4]張彬等.“基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展.”計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào).2019.[5]鐘乃川等.“基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法研究及展望.”計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì).2018.[6]鄒瓊等.“基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)研究綜述.”計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用.2019.[7]劉文青等.“基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展.”信息技術(shù).2018.[8]趙術(shù)江等.“基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)研究綜述.”計(jì)算機(jī)科學(xué).2018.[9]Sun,Y.,Wang,X.,&Tang,X.(2014).Deepconvolutionalnetworkcascadeforfacialpointdetection.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.3476-3483).[10]Parkhi,O.M.,Vedaldi,A.,&Zisserman,A.(2015).Deepfacerecognition.InProceedingsoftheBritishMachineVisionConference(pp.1-12).[11]Schroff,F.,Kalenichenko,D.,&Philbin,J.(2015).FaceNet:Aunifiedembeddingforfacerecognitionandclustering.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.815-823).[12]Taigman,Y.,Yang,M.,Ranzato,M.,&Wolf,L.(2014).Deepface:Closingthegaptohuman-levelperformanceinfaceverification.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.1701-1708).[13]Liu,Z.,Luo,P.,Wang,X.,&Tang,X.(2015).Deeplearningfaceattributesinthewild.InProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision(pp.3730-3738).[14]Zhang,Z.,Luo,P.,Loy,C.C.,&Tang,X.(2015).Faciallandmarkdetectionbydeepmulti-tasklearning.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.94-102).[15]Deng,J.,Guo,J.,Xue,N.,&Zafeiriou,S.(2019).ArcFace:AdditiveAngularMarginLossfor

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論