基于深度学习的人脸识别算法浅析

相较于指纹识别、虹膜识别、声纹识别,人脸识别具有自然、便捷、体验友好的特征,成为大多数人认可的生物识别技术。近年来,随着GPU技术的成熟和数据集规模越来越大,让人脸识别技术的关注方向从基于手工特征的传统方法和传统的机器学习技术转移到使用大数据集训练的深度神经网络。现在,基于深度学习的人脸识别技术在人证比对、实名认证、人机交互、考勤、安防、美颜、趣味拍照、直播、微动作识别(疲劳驾驶、课堂听讲、罪犯审判)等领域得到了广泛的关注。文章首先简述人脸识别的发展历程,之后从深度学习方法、人脸数据集、网络结构、损失函数这四个方面,对目前流行的基于深度学习方法的人脸识别技术做一个较为详细的综述。