人臉檢測與識別英語論文或文獻 人臉識別技術有哪些？
人臉識別技術有哪些？
現在使用的很多人臉識別方法都是在這個階段誕 國外的人臉識別研究早國內二三十年，最著名的國際研究機構包括有：美國麻省理工學院人工智能實驗室 (AI LAB)、卡內基-梅隆大學 (CMU)機器人研究及交 互實驗室，南加州大學 (USC)等。 另外，一些國家和地區也有不少專業研究人員在 人臉識別領域從事大量的研究工作。 國內的人臉識別研究開始于80 年代 [10] ,目前清華大學、上海交通大學、中科院 計算技術研究所和中科院自動化所等科研機構都有大量的專業人士從事人臉識別 研究方面的工作。 隨著人臉識別技術的發展，新方法、新技術層出不窮，國內已 有一些機構推出基于人臉識別的智能監控系統，人臉識別技術得到廣泛的應用。
人臉檢測的目的是什么？
目的是在人臉檢測、追蹤獲取人臉區域的基礎上，進一步確定人臉特征點（眼睛、嘴巴中心點、嘴巴輪廓特征點、器官輪廓特征點）的位置。 其基本思路主要是將人臉局部器官的紋理特征和器官特征點之間的位置約束進行整合處理。
人臉識別最經典的算法是什么？
基于PCA的特征臉是人臉識別最經典的算法之一，雖然今天的PCA在實際系統中更多的是用來降維，而不是分類，但是如此經典的方法，值得大家去關注。 該文章較接近于很多成熟商用系統思路，在很多實際系統中，一個提取鑒別信息的框架就是PCA和LDA，用PDA進行降維避免LDA求解的矩陣奇異問題，然后用LDA提取跟適合分類的特征，更進一步將各種原始特征進行鑒別提取后決策級融合。
深度學習人臉識別技術有哪些？
隨著深度卷積神經網絡和大規模數據集的發展，基于深度學習的人臉識別應運而生識別技術已經取得了顯著的進展，并在實際應用中得到了廣泛的應用。 給定一個以自然圖像或視頻幀為輸入，端到端人臉識別系統能輸出人臉特征用于識別。 為了做到這一點，整個系統一般由三個關鍵要素構成： 人臉檢測（face detection）、人臉預處理（face preprocess），人臉表征（face representation）。 人臉檢測定位圖像或視頻幀中的人臉。 然后，人臉預處理是進行人臉標定到一個規范的視角并將他們裁剪到一個標準化像素大小。 最后，在人臉表征階段，從預處理后的圖像中提取具有鑒別性的特征用于識別。 這三個要素都是由深度卷積神經網絡實現的。