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人脸识别技术是目前计算机视觉中的热门研究方向之一，已经被应用于很多领域。“抬头率”已成为判断学生的专注程度、检验课堂教学效......
数据是研究的基础。随着深度学习的发展,融合二维图像与三维数据的人脸建模算法在准确率等方面逐渐表现出优于单模态数据的实验结......
人脸识别作为人工智能与机器视觉的关键应用领域,因其非接触性、可操作性以及简便性而具有较高的实际应用价值,被广泛应用在安防、......
为了解决现阶段缺乏被口罩遮挡的人脸数据集的问题,本文提出了基于生成对抗网络与空间变换网络相结合生成戴口罩的人脸图像的方法......
针对传统卷积网络结构或使用单一特征融合方法进行人脸识别存在特征提取不全、训练准确率低的问题,提出一种基于多特征融合卷积神......
深度学习的发展推动着人脸识别技术应用的发展,不同的场景往往存在着不同的问题。在视频监控人脸识别过程中,由于摄像机本身像素分......
提出了一种基于测地线距离的半监督维数约减算法,并将其用于带边信息的人脸数据的维数约减,此算法可以充分利用边信息和数据点之间......
社会的发展赋予了个人身份认证更重要的意义,而人脸信息作为每个人都一定会携带的特征,具有自然性和不被被测个体察觉的特点,人脸......
人脸检测方法被广泛应用于人们的生活和学习中,尤其在近些年,由于深度学习的高速发展,人脸检测的研究进入到了一个更深的层次,在朝......
为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将......
