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基于深度学习的人脸分析研究进展
  • ISSN号:0438-0479
  • 期刊名称:《厦门大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构: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,福建厦门361005
  • 相关基金:国家自然科学基金(61571379,61472334)
中文摘要:

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.

英文摘要:

In recent years,the face analysis based on deep learning has made great progress, and has become one of the most active research areas in the field of computer vision.In order to further promote the study of deep learning and face analysis, this paper over- views recent advances on the deep-learning-based face analysis techniques in the literature.First,a brief overview of deep learning and its history are given and reasons for the effectiveness of deep learning are also analyzed.Then, according to different objectives, four face analysis tasks, i.e., face detection, facial key-point detection, face recognition, face attribute recognition, are introduced and dis- cussed in detail, and the key problems existing in these tasks at present are analyzed.After that, the commonly used face databases inthe face analysis are described.At last, main challenges of face analysis based deep learning are shown and the conclusion is presented.

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期刊信息
  • 《厦门大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:厦门大学
  • 主编:谢素原
  • 地址:厦门市思明南路422号厦门大学嘉庚三 817-819室
  • 邮编:361005
  • 邮箱:jxmu@xmu.edu.cn
  • 电话:0592-2180367 2187731
  • 国际标准刊号:ISSN:0438-0479
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1070/N
  • 邮发代号:34-8
  • 获奖情况:
  • 多次被评为全国、华东地区、福建省的优秀科技期刊,2001年入选国家新闻出版总署评定的"中国期刊方阵",2003年获国家新闻出版总署颁发的"第二届国家科技...,2006年获国家教育部科技司颁发的"首届中国高校精...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:16575