8、混合架构下基于深度学习的面部识别技术解析

混合架构下基于深度学习的面部识别技术解析

1. 面部识别相关技术概述

1.1 特征提取与分类方法

在面部识别领域，有多种特征提取和分类方法，下面为你详细介绍：
- 局部二值模式（LBP） ：它将纹理图像分解为一组基本的小单元，即纹理单元，并对可能杂乱或低光照的背景进行建模。
- 韦伯局部描述符（LDs） ：受心理学韦伯定律的启发，该描述符认为刺激的变化刚好能被注意到时，与原始刺激成恒定比例。当变化小于这个比例时，会将其识别为背景噪声。它由差分激励和方向两个组件组成，差分激励组件基于当前像素与其邻域的相对强度差异以及当前像素的强度之比来计算，用于提取输入图像中的局部显著模式。
- 主成分分析（PCA） ：这是一种提取特征的算法，它对数据集进行整体考察，并非单独评估图像，而是基于对数据集的评估来提取特征。
- 方向梯度直方图（HOGs） ：该方法在图像的局部区域使用均匀网格统计梯度方向的出现次数，通过计算图像梯度来从大量潜在特征中捕获少量特征，尤其适用于提取轮廓和轮廓信息。
- 其他分类器 ：包括支持向量机（SVM）、相关向量机（RVM）分类器，或者它们与上述分类器的组合。此外，还有卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GANs）和长短期记忆网络（LSTM），其中LSTM后来发展为与CNN的组合。

1.2 监督卷积神经网络（CNN）及其应用

监督卷积神经网络（CNN）模型及其变体已广泛应用于图像识别、视频处理以及可持续发