45、基于深度学习的面部特征检测与扫描阵列天线辐射方向图设计

基于深度学习的面部特征检测与扫描阵列天线辐射方向图设计

基于深度学习的面部特征检测用于种族识别

在种族识别领域，已经有不少研究提出了相关方法，但仍有改进空间。下面我们来详细了解基于深度学习的面部特征检测用于种族识别的相关内容。

• 现有方法概述

  • Wang等人的方法 ：构建了包含中国维吾尔族、朝鲜族和藏族的种族人脸数据集，研究表明若特征依赖于整个面部图像，稀疏方法不适用于种族分类识别。分析了三个种族类别的个体特征，尝试预测通用分类，但综合面部特征在种族检测方面效果不佳。提出通过数据挖掘技术对“T”区域进行种族特征描述，该方法对种族识别有效，但不适用于人脸识别。
  • Gao等人的模型 ：利用深度卷积网络的迁移学习提出了中国种族分类的识别模型，准确率达到80.5%，具有较好的泛化性能，并验证了其在种族识别中的可行性。
  • Achkar等人的技术 ：借助Viola - Jones方法从图像中提取几何特征，如鼻孔宽度、鼻尖、嘴唇宽度、眉毛宽度和颜色等，然后执行人工神经网络。系统通过面部检测、分割和种族分类三个步骤，最终输出分类结果以确定个体种族。
  • Wang等人的解决方案 ：使用深度卷积神经网络进行种族识别，该模型同时进行特征提取和分类，在不同场景下进行了分析，如白人与黑人、中国人与非中国人、汉族、维吾尔族与非中国人的分类，实验结果验证了模型的实用性。