基于深度学习的人脸识别

基于深度学习的人脸识别

关键词：人脸识别,深度学习,卷积神经网络(CNN),数据增强,人脸数据库,姿态估计,特征提取,行人重识别

1. 背景介绍

1.1 问题由来

人脸识别技术在当今社会中发挥着至关重要的作用，广泛应用于安全监控、身份验证、刑侦破案等多个领域。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人脸识别技术也取得了显著进展。传统的基于特征点的方法，如Eigenfaces、Fisherfaces等，已经被深度学习模型所取代，其中卷积神经网络(CNN)模型在人脸识别任务中表现尤为突出。

2. 核心概念与联系

2.1 核心概念概述

为更好地理解基于深度学习的人脸识别方法，本节将介绍几个密切相关的核心概念：

• 卷积神经网络(CNN)：一种广泛应用于计算机视觉任务中的深度神经网络模型，通过卷积层、池化层和全连接层等模块实现特征提取和分类。

• 人脸数据库：用于训练和测试人脸识别模型的图像数据集，通常包含大量带有标注人脸位置、关键点、表情等信息的图像。

• 数据增强：一种常用的正则化方法