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基于机器学习的动态人脸识别方法研究
文献摘要：
随着当前计算机视觉和机器学习领域的技术发展,基于深度学习的人脸识别技术在许多领域得到了应用.目前,在环境稳定的情况下,人脸识别技术具有较高的准确性.但在人员密集与流动、光源条件欠佳和摄像头角度不好的环境下,借助该技术提取人脸特征时通常存在困难,这给人脸识别技术的应用带来了影响.本文借助人脸图像框取技术,从粗到细地对人脸特征进行提取,以此使计算机能在非局部环境下对人脸进行快速识别.
文献关键词：
人脸特征提取;人脸识别;MTCNN;FaceNet
中图分类号：
作者姓名：
谭超;李昕璐
作者机构：
柳州工学院,广西 柳州,545616
文献出处：
引用格式：
[1]谭超;李昕璐-.基于机器学习的动态人脸识别方法研究)[J].信息技术时代,2022(17):28-30
A类：
B类：
基于机器学习,动态人脸识别,计算机视觉,学习领域,人脸识别技术,人员密集,光源,摄像头角度,常存,存在困难,助人,人脸图像,像框,粗到细,非局部,局部环,快速识别,人脸特征提取,MTCNN,FaceNet
AB值：
0.428271
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