【摘 要】
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近年来,生物特征识别技术不断发展,其中人脸识别技术的研究与应用较为成熟.但当前人脸识别技术仍存在样本数据不足、低分辨率图片识别效果不佳、表情变化对识别结果影响较大等问题,导致该技术的应用场景受限.文章阐述了深度学习中卷积神经网络(CNN)模型对人面部表情识别的基本原理,并对基于深度学习对人脸识别系统改进后的应用价值及其应用领域与场景进行分析.
【机 构】
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成都信息工程大学,四川成都610200
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近年来,生物特征识别技术不断发展,其中人脸识别技术的研究与应用较为成熟.但当前人脸识别技术仍存在样本数据不足、低分辨率图片识别效果不佳、表情变化对识别结果影响较大等问题,导致该技术的应用场景受限.文章阐述了深度学习中卷积神经网络(CNN)模型对人面部表情识别的基本原理,并对基于深度学习对人脸识别系统改进后的应用价值及其应用领域与场景进行分析.
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