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閱讀：123發(fā)布時(shí)間：2022-2-20
人臉識(shí)別翼閘基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別方法
人臉識(shí)別翼閘基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別方法，此方法需要提前建立好特征庫，再通過機(jī)器自學(xué)逐漸完善算法。隨著學(xué)習(xí)的不斷進(jìn)行，機(jī)器自學(xué)得出人臉特征分布規(guī)律，同時(shí)也自學(xué)得出對(duì)人臉特征的判斷方法及公式。Kohonen 提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法思路，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)到的人臉特征絕大部分是低階特征。
深度學(xué)習(xí)提供了可以進(jìn)行高階特征學(xué)習(xí)的方法和途徑，深度學(xué)習(xí)可以在傳統(tǒng)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上繼續(xù)學(xué)習(xí)，將傳統(tǒng)學(xué)習(xí)的低層次輸出，作為深度學(xué)習(xí)的高層次輸入，通過層級(jí)與層級(jí)間的躍進(jìn)，從傳統(tǒng)學(xué)習(xí)的大量數(shù)據(jù)中，逐步深度學(xué)習(xí)到可以準(zhǔn)確表達(dá)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征公式，并使用這些特征公式，進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的人臉或其它圖像進(jìn)行檢測和識(shí)別，理論上可以完成人臉識(shí)別任務(wù)。目前，典型的深度學(xué)習(xí)模型有深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
以上是針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別方法詳細(xì)分析，目前算法的識(shí)別準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到了很高的水平，但往往在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)受到不可避免的因素干擾和制約，所以還需要深度學(xué)習(xí)提升識(shí)別的專業(yè)性和人性化，這個(gè)過程除了設(shè)計(jì)者要考慮，使用者也要參與進(jìn)來，共同商討提升方案，把更優(yōu)的識(shí)別方法提煉出來。
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