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深度学习的视频人脸识别方法研究
资料介绍
本文的视频人脸检测识别方法的基本设计思想是，在给出一段视频文件以及这个视频文件的字幕和剧本之后，可以自动的对视频中的人物进行检测和识别，不需要任何的训练样本。视频人脸检测识别方法主要由四个部分组成：字幕剧本融合部分，人脸检测部分，样本集自动生成部分和基于深度学习的人脸识别部分。本文将深度学习算法引入到了视频人脸识别中来，有两方面的重要意义，一方面，视频人脸的识别要求算法具备一定的抗干扰能力，并且能够保证一定的实时性，本文的实验与分析表明，深度学习算法具备这方面的要求；另一方面，从深度学习算法特性的角度来说，深度学习算法最大的缺点就是构造深度模型需要大量的样本，这很大程度上限制了深度学习算法的应用，然而本文所设计的基于视频的人脸检测模块可以轻松的产生数万、数十万的样本，从而满足了深度学习算法的大样本集要求。
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| 基于深度学习的视频人脸识别方法.pdf | 8M |
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资料：bitboy
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