81、深度学习在特征提取与性能评估中的进展

深度学习在特征提取与性能评估中的进展

1. 深度学习在特征提取中的应用

深度学习在特征提取方法上有诸多复制和改进的实例。例如，它在活动轮廓方面有显著应用，像Marcos等人（2018）和Rupprecht等人（2016）的研究。同时，在自动人脸识别领域也有广泛用途，如出色的Hyperface系统（Ranjan等人，2019）。鉴于深度学习的强大能力和高速处理，这一领域有望持续增长。

1.1 活动轮廓的应用

活动轮廓是深度学习在特征提取中的一个重要应用方向。它可以分为几何活动轮廓和参数活动轮廓等。几何活动轮廓在图像分割等任务中有着独特的优势，能够更好地适应图像中物体的复杂形状。而参数活动轮廓则通过对轮廓的参数化表示，更方便地进行计算和优化。

1.2 自动人脸识别的应用

自动人脸识别是深度学习的另一个热门应用场景。Hyperface系统通过深度学习的多任务学习框架，能够同时进行人脸检测、关键点定位、姿态估计和性别识别等任务，大大提高了人脸识别的准确性和效率。

2. 深度学习性能评估

传统的手工特征度量方法有一个优势，即能够轻松找到技术成功运行的证据，解释其工作原理和原因。然而，对于机器学习，尤其是深度学习，这是一项更为复杂的任务。因为深度学习的结构极其复杂，我们很难确切知道系统到底学到了什么。

2.1 深度学习的黑盒性质

深度学习模型通常以黑盒方式应用，我们无法得知它们做出预测的具体依据。例如，一些研究指出，深度学习和人工智能模型虽然取得了很高的成功率，但它们的黑盒表示缺乏可解释性。这可能导致在一些关键领域，如金融、医学和安全领域，使用这些模型时存在