人脸识别技术研究与展望

董 立贞
西北民族大学数学与计算机科学学院 甘肃兰州 730124

摘要

本文旨在通过分析和研究现有的人脸检测、图像预处理、特征提取和识别算法，结合深度学习等先进技术，找出人脸识别可以改进和优化的方向，并对人脸识别今后的应用方向作展望。在人脸特征提取方面，本文介绍了传统的特征匹配和基于深度学习的特征提取方法。在人脸匹配方面，本文介绍了基于统计学习和基于深度学习的匹配方法。

关键词

人脸识别；Haar特征；特征提取；匹配方法

参考

[1]孟丽媛,邹进贵,刘国建.近景摄影测量沉降标志设计与自动识别算法研究[J].测绘通报,2018(S1):101-104.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2018.0523.[2]吴佳丽.基于隐马尔可夫-随机森林模型的在室人数实时预测方法[D].湖南大学,2019.DOI:10.27135/d.cnki.ghudu.2019.004056.[3]李月秀.基于深度学习的手写签名验证技术研究[D].电子科技大学,2021.DOI:10.27005/d.cnki.gdzku.2021.005267.[4]甘展鹏.视频序列中的目标跟踪算法研究[D].厦门理工学院,2022.DOI:10.27866/d.cnki.gxlxy.2022.000095.[5]孙佳慧.复杂场景下基于唇语的讲话人身份识别和认证[D].上海交通大学,2020.DOI:10.27307/d.cnki.gsjtu.2020.002266.[6]杨兆楠,任金铜,任芳.基于PIE-Engine的草海保护区地表覆盖信息提取及变化监测[J].科学技术创新,2023(03):10-14.[7]李梓彤,杨超.基于SSA-SVM的非侵入式负荷识别[J].智能计算机与应用,2023,13(03):143-147.[8]谢阳.数据增强策略下的刀具磨损状态识别与预测研究[D].华中科技大学,2021.DOI:10.27157/d.cnki.ghzku.2021.002828.[9]朱志婷.基于SVM的音频分类理论研究及应用[D].华南理工大学,2012.[10]赵鹏飞.基于音频分析的列车行驶安全检测技术研究[D].天津科技大学,2018.[11]卑珊珊.基于下肢的步态特征提取与识别[D].沈阳航空航天大学,2012.[12]赵娟.基于Spark的IPTV机顶盒故障预测系统设计与实现[D].南京邮电大学,2018.[13]刘露露.棉布瑕疵图像自动检测算法研究[D].中南民族大学,2021.DOI:10.27710/d.cnki.gznmc.2021.000015