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閱讀：119發(fā)布時間：2022-2-20
人臉識別翼閘基于機器學習的人臉識別方法
人臉識別翼閘基于機器學習的人臉識別方法，此方法需要提前建立好特征庫，再通過機器自學逐漸完善算法。隨著學習的不斷進行，機器自學得出人臉特征分布規(guī)律，同時也自學得出對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)絡的算法思路，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡學習，學習到的人臉特征絕大部分是低階特征。
深度學習提供了可以進行高階特征學習的方法和途徑，深度學習可以在傳統(tǒng)學習的基礎上繼續(xù)學習，將傳統(tǒng)學習的低層次輸出，作為深度學習的高層次輸入，通過層級與層級間的躍進，從傳統(tǒng)學習的大量數(shù)據(jù)中，逐步深度學習到可以準確表達傳統(tǒng)學習輸入數(shù)據(jù)的特征公式，并使用這些特征公式，進行相對應的人臉或其它圖像進行檢測和識別，理論上可以完成人臉識別任務。目前，典型的深度學習模型有深度信念網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、去噪自編碼網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。
以上是針對機器學習的人臉識別方法詳細分析，目前算法的識別準確度已經(jīng)達到了很高的水平，但往往在實際應用中會受到不可避免的因素干擾和制約，所以還需要深度學習提升識別的專業(yè)性和人性化，這個過程除了設計者要考慮，使用者也要參與進來，共同商討提升方案，把更優(yōu)的識別方法提煉出來。
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