文献类型：期刊文章

作　　者：景晨凯[1] 宋涛[1] 庄雷[1] 刘刚[2] 王乐[2] 刘凯伦[1]

机构地区：[1]郑州大学信息工程学院,河南郑州450001 [2]河南省招生办公室,河南郑州450046

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：国家自然科学基金项目(61379079);河南省国际合作项目(152102410021)

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：1

起止页码：223-231

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：人脸识别是计算机视觉的重要应用之一,广义的人脸识别包含图像采集、人脸检测、人脸对齐、特征表示等过程。人脸识别的发展史主要是人脸特征表示方法的变迁史。针对特征的表示方法,从人脸识别技术的发展历史、研究现状和未来发展三个方面进行综述:分阶段对传统的几类经典的人脸识别算法进行回顾和总结;以深度学习算法的诞生过程为切入点,重点分析了在人脸识别中取得突破性进展的深度卷积神经网络DCNN(deep convolutional neural networks)的技术思想和关键问题;针对人脸识别和深度学习算法的重大挑战,展望了未来可能存在的发展方向。

关 键 词：人脸识别 特征表示  深度学习  深度卷积神经网络  

分 类 号：N391.41]