简介：摘要:深度学习技术是信息技术高度发展的产物，同时也是当下的热门技术，该技术经过不断的发展完善，已经能在诸多领域发挥作用，在应用的过程中能够代替大量的重复性的人工操作，从而有效提升工作效率，并降低人力资源成本。目前来看，在深度学习领域，人脸识别技术较为成熟，且具有比较大的应用价值，目前基于深度学习的人脸识别技术已经在商务领域以及安保领域得到了广泛的应用，展现出了较大的应用价值。因此本文从深度学习技术的特点以及原理出发，探究深度学习技术在人脸识别方面的应用，希望该研究能够为深度学习技术与人脸识别技术的有机融合，提供一定的思路。

简介：摘要：考勤系统是很多现代化企业和事业单位用来提高员工积极性的重要方式之一，因此智能化考勤系统的发展在这种市场需求下获得了充分的动力。其中深度学习人脸识别技术是智能化考勤系统的核心技术之一，对于系统识别的准确性和安全性具有重要影响。本文就考勤系统中深度学习人脸识别技术的应用展开了探讨。

简介：摘要：为了限制人脸识别中的特征选择和个性化算法，提出了一种基于深度学习的人脸识别算法。实验结果表明，与传统的单一或融合算法相比，该算法具有更高的检测率、更好的局部性能和更好的抗干扰性能。

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简介：摘要：在迅速发展的人脸识别领域，遮挡人脸的精准识别一直是一个挑战。本文针对该问题对现有人脸识别模型进行改进：采用ConvNeXt-T作为特征提取，融入ECA注意力机制。强化了未遮挡人脸特征，获取更多有用信息，并且不会增加复杂度；研究不同注意力机制对遮挡人脸识别模型影响，设计新人脸识别模型；构建戴口罩的遮挡人脸数据集，从而高效训练。实验证明，我们的模型对遮挡人脸准确率达99.76%，极端环境综合准确率达99.48%。该研究为遮挡人脸识别问题提供新思路，展示在低照度等极端情况下实现高准确率的潜力。

简介：摘要：随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉和深度学习在人脸识别、视频监控等领域得到了广泛的应用。深度学习是一种基于数据驱动的学习算法，具有良好的泛化能力和自我学习能力，在图像处理、机器视觉等领域具有良好的应用前景。因此，将深度学习算法应用到视频监控中，能够提高系统的识别准确率，有助于在实际生活中提高安防监控系统的安全性。本文针对深度学习算法的视频监控人脸识别系统展开研究，供同行参考。  

简介：摘要：本文研究了深度学习人脸识别算法在课堂考勤中的应用。通过对深度学习人脸识别算法的研究和实验，探讨了该算法在课堂考勤中的可行性和效果，并提出了一些优化建议。实验结果表明，深度学习人脸识别算法可以高效准确地完成课堂考勤任务，具有较高的应用价值和推广前景。

简介：摘 要：常见的人脸检测的 4个方法：参考模板法、人脸规则法、样品学习法、肤色模型法，神经网络具有强大的自学习能力，使得样品学习法被广泛采用。按照时间顺序，将人脸识别算法进行了分类：几何特征方法、 PCA算法、 LBP算法、深度学习算法，比较了几个算法之间的优劣势，并给出了算法适用的场景，其中 CNN算法具有强大的自学能力和运算能力，确保算法实时有效。

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简介：本文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度,系统地分析了人脸检测问题,将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法,指出统计学习方法优于启发式验证方法.

简介：摘要简要介绍了人脸识别的研究背景和研究意义；重点对近年来人脸识别常用方法进行分类总结，并对方法的优缺点进行了分析；总结了现阶段人脸识别存在的问题并提出今后的发展方向。

简介：据报道,中国电子科技大学警用装备研究联合实验室的一个团队，为警方开发了一款高科技车辆，它装备有人脸识别系统，可以在人群中识别出犯罪嫌疑人。这款车的车顶上装有360度全视角摄像头，可以自动扫描60米范围内的所有人脸。

简介：摘要城市轨道交通已经成为城市居民出行的重要方式，在一些大城市中的交通系统中，发挥着主要的作用。近年来，通过大数据技术的突破和应用，在确保公共场所安全稳定的前提下，实现动态数据采集、检测、预防及捕获各类涉危人员的手段日趋成熟，对针对性打击控制涉危人员提供了更多的技术支撑。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，人工智能、深度学习研究领域逐渐成为热门。本研究从参数对模型准确率的影响角度来改进模型，数据集采用的是CK+公共人脸数据集，将数据集除去蔑视后，每张照片取最后三张峰值图最终整理得到愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶六类共计927张48×48格式图片。以该数据集为样本在VGG16模型的基础上综合finetune和bottleneck两种优化策略，探究包括训练集测试集的比例、模型输入的尺寸、锐化翻转等不同的变换方式、Dropout参数对模型准确率的影响，最终模型准确率从开始的89.07%提高到了93.60%，能够完成人脸基础表情的识别任务。

简介：摘要人脸识别技术在实际生活中应用广泛，本文首先回顾近年来人脸识别的一般方法超分辨率算法、基于稀疏表示的分类方法、基于核范数的矩阵回归方法，并分别指出现有方法的适用范围及其局限性。最后对现阶段人脸识别在实际应用中亟待解决的问题进行总结，并展望今后人脸识别研究的发展趋势。

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简介：摘要人脸识别，是基于人的脸部特征，检测图像或视频流中是否存在人脸，若存在人脸，就进一步检测出其位置、大小以及面部各个器官的位置等信息，并可自动跟踪和进行身份识别的一种技术。人脸识别技术包括有人脸特征提取、人脸检测识别和人脸验证等方面，将待识别的图像与数据库的储备图像进行匹配，从而识别人的身份，本文对一些主要的人脸识别技术进行介绍并探究其发展。

简介：人脸的五官形态及其配置关系大体相似,却由于不同的脸型、不同的五官形态、不同的内在生理结构以及不同的外在生活状况形成了千变万化的相貌特征,这是人脸识别的理论基础。近年来,人脸识别系统也在智能城市、平安城市建设中发挥着举足轻重的作用。当前,多模态融合的生物特征识别技术以及与其他自动识别技术相结合是未来自动识别技术发展的重要方向。人脸识别技术的发展不仅给人们的生活带来更多便利,在人身、财产等方面的安全保障也会大大提升。