【深度学习】DIY 人脸识别技术的探索(一)

文章目录
摘要
问题重述
模型假设
定义与符号说明
问题分析
模型的建立与求解
参考

摘要

伴随着人工智能技术的发展，人们对信息安全有了更高的要求，传统的模式早已满足不了，人脸识别技术应运而生，走进了人们生活的方方面面。小到可以通过扫描人脸进行订单支付，大到可以通过人脸识别协助警察追踪破案，极大的满足了人们迫切提高生活品质的需求。为了到 2030 年使中国成为世界主要人工智能创新中心，国家大力鼓励支持高校老师和学生探索和钻研人脸识别技术，因此本文也针对问题一二三分别建立了不同的模型来找到人脸的大致位置，并对面部特征“脸型、嘴型、鼻型、眼型”进行分类，最后根据不同的面部特征来识别人脸。
对于问题一，为了找到图像中人脸的大致位置，本文运用了 MTCNN，Multi- task convolutional neural network(多任务卷积神经网络)，它将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起。该网络为了方便对各种图像进行检测首先把各种大小不同的图像转变为标准尺寸的图像，然后根据面部特征关键点和边框限定找到大致存在人脸的多个候选边框，然后经过筛

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