基于深度学习的人脸识别

资 源 简 介

基于深度学习的人脸识别

详 情 说 明

基于深度学习的人脸识别技术近年来在安防、金融、社交等领域得到了广泛应用。其核心思想是通过深度神经网络自动学习人脸特征，从而实现高精度的人脸检测、对齐和识别。

人脸识别系统通常包含三个关键步骤：首先是人脸检测，使用卷积神经网络在图像中定位人脸位置；其次是特征提取，通过深度网络将人脸转化为高维特征向量；最后是特征匹配，计算特征向量之间的相似度。

与传统方法相比，深度学习模型能够自动学习更具判别性的特征，对光照、姿态、表情等变化具有更好的鲁棒性。典型的网络架构包括VGG-Face、FaceNet、DeepFace等，这些模型在损失函数设计上也各有特点，如Triplet Loss和Center Loss等。

当前研究热点还包括活体检测技术，用于防止照片或视频欺骗攻击，以及轻量化模型设计以适应移动端部署需求。