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基于深度学习的人脸识别方法的研究
基于深度学习的人脸识别方法的研究
人脸识别
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基于深度学习的人脸识别方法的研究 基于深度学习的人脸识别方法的研究
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基于深度学习的人脸识别研究
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采用一种基于深度学习的人脸识别系统，通过逐层预训练的方法训练网络的初始权值，随后再精调网络，可使网络达到全局最优，避免网络模型陷入局部最优。
基于深度学习的人脸识别的研究
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本篇论文讲述了一种基于深度网络学习的人脸识别方法，
基于深度学习的人脸识别算法研究
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针对传统人脸识别算法在非限定条件下识别能力不强的问题，文中提出了一种基于局部二值模式（LBP）与深度置信网络（DBN）结合的人脸识别方法。该方法结合LBP在光照条件下的人脸识别鲁棒性较好，且利用了DBN对图像数据平移、缩放、倾斜及其他的形变，使其具有高度鲁棒性的特点。通过对比传统方法以及深度学习领域的一些常见方法，在ORL人脸数据库样本集上进行识别，使人脸识别的准确率相较于传统方法可提高8
基于深度学习的人脸识别系统
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基于QT实现的人脸识别系统，基于caffe框架C++实现，人脸检测部分使用MTCNN算法实现，识别部分用Seetaface里的Identification，Qt实现界面开发，使用MySQL数据库。
2016-基于深度学习的人脸识别方法研究综述
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针对基于深度学习的人脸识别这一生物特征识别领域的研究热点进行了综述．阐释了人脸识别及深度学习 模型的基本结构；总结了该技术在国内外的研究现状及其应用，如基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别方法、深度非 线性人脸形状提取方法、基于深度学习的人脸姿态鲁棒性建模、有约束环境中的全自动人脸识别、基于深度学习的视 频监控下的人脸识别、基于深度学习的低分辨率人脸识别以及其他基于深度学习的人脸信息的识别等；分析
基于深度学习人脸识别
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人脸识别依赖于深度学习，识别率高达99.15%，值得学习。
基于深度学习的人脸识别
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人脸识别基于神经网络的完整工程代码，包括get_my_face,other_faces，is_my_face,train_model，搭建好环境就能用。
深度学习在人脸识别中的优势和劣势
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try to fill this gap and study the effects of different covariates on the verification performance of four recent CNN models using the Labelled Faces in the Wild dataset
基于深度学习的人脸识别问题研究
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深度学习下的人脸识别算法分析
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提出的构建深度神经网络的方法能够识别训练集中没有身份的表情信息，是由于深度神经网络的深度抽象特征表示方法对来自身份的大的噪声信息有一定的过滤效果
基于深度学习的人脸识别技术综述
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人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点，同时人脸识别的研究领域非常广泛。因此，本技术综述限定于：一，在LFW数据集上（Labeled Faces in the Wild）获得优秀结果的方法; 二，是采用深度学习的方法。
人脸识别中的深度特征学习方法研究
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深度学习CNN在人脸识别方法研究近况
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这个PPT报告是本人在大组会报告的时候做的一个方向总结性报告，有一定的参考价值
基于深度学习的三维人脸识别
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在原有二维数据的基础上增加了样本的深度信息，增强了识别系统对光照、表情等影响因素的鲁棒性。
基于深度学习的人脸识别系统.zip
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基于深度学习的人脸识别签到系统
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1.c++开发； 2.人脸识别中用到了深度学习 3.是个完整的考勤签到系统 用C++调用OpenCV库实现人脸检测、人脸关键点定位、面容特征提取； 用Windows版Caffe建立训练模型，将训练好的模型部署到C++程序 MySQL数据库 利用Visual Studio 2015进行软件开发，完成各模块联调
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蓝玉的啦啦
2018-04-14
好，学习看看
小木童
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