基于深度学习的多姿态人脸识别关键技术研究

随着计算机视觉技术的不断发展,人脸识别技术已经广泛应用于实时视频监控、图像检索、推荐系统等领域,但是受限于人脸识别过程中的姿态、光照、跟踪等问题,导致人脸识别的准确率和可靠性受到很大制约.文章基于深度学习算法,通过对人脸数据的 HOG特征提取、图像分割,并利用卷积神经网络技术进行训练和编码输出,最后利用 SVM分类器进行数据比对,进而对人脸进行识别.实验结果表明,该人脸识别技术能够完成对多姿态人脸的准确识别,达到了应用标准.