基于深度学习的人脸分析研究进展

被引：77

作者：

严严

陈日伟

王菡子

机构：

[1] 厦门大学信息科学与技术学院福建省智慧城市感知与计算重点实验室

来源：

厦门大学学报(自然科学版) | 2017年 / 56卷 / 01期

关键词：

深度学习; 卷积神经网络; 人脸数据库; 人脸识别; 人脸分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

近年来,基于深度学习的人脸分析取得了巨大的进步,成为计算机视觉领域最为活跃的研究方向之一.为了进一步推动深度学习和人脸分析的研究,结合近年已发表的相关文献,对基于深度学习的人脸分析技术进行综述.首先,简要概述深度学习及其发展历史,并分析深度学习有效性原因.然后,按照任务目的的不同,将人脸分析分成了人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别、人脸属性识别等任务进行详细的介绍和讨论,重点分析各种任务现阶段存在的主要问题.接着,介绍人脸分析中常用的人脸数据库.最后,讨论深度学习和人脸分析面临的主要挑战,并给出结论.

引用

页码：13 / 24

页数：12

共 14 条

[1]

300 Faces In-The-Wild Challenge: database and results.[J].Christos Sagonas;Epameinondas Antonakos;Georgios Tzimiropoulos;Stefanos Zafeiriou;Maja Pantic.Image and Vision Computing.2016,

[2]

Face detection using representation learning.[J].Shu Zhan;Qin-Qin Tao;Xiao-Hong Li.Neurocomputing.2016,

[3]

Face Alignment by Explicit Shape Regression [J].