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基于深度学习的三维实时人脸识别技术研究
文献摘要：
目前,虽然深度学习算法通过二维卷积能够获得二维图像,并且形成的二维图像可为人脸识别提供支持,但在实际场景之中,在人脸表情、姿态等方面的识别比较困难,而三维实时人脸识别技术则能够弥补这一缺陷.但由于人脸的姿态和表情随时可能出现变化,会导致三维人脸信息缺乏完整度,同时也会造成人脸区域发生变形等问题,因此,本文基于深度学习,对三维实时人脸识别技术进行研究,以持续解决当前人脸识别方面存在的问题.
文献关键词：
深度学习;三维实时人脸识别技术;二维卷积
中图分类号：
作者姓名：
张宁仙;原渊
作者机构：
渭南职业技术学院
文献出处：
引用格式：
[1]张宁仙;原渊-.基于深度学习的三维实时人脸识别技术研究)[J].互联网周刊,2022(20):35-37
A类：
三维实时人脸识别技术
B类：
识别技术研究,深度学习算法,二维卷积,二维图像,人脸表情,三维人脸,人脸信息,完整度
AB值：
0.169693
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