AMiner:2018人脸识别研究报告

发布时间: 2018-10-10 17:54
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2018年10月10日,AMiner最新发布《人脸识别研究报告》,研究通过对以往人脸识别领域论文的挖掘,总结出人脸识别领域的研究关键词主要集中在人脸识别、特征提取、稀疏表示、图像分类、神经网络、目标检测、人脸图像、人脸检测、图像表示、计算机视觉、姿态估计、人脸确认等领域。(订阅精选研究报告,关注微信号:知识库 Useitcomcn )

报告内容速览
  • 概述篇:基本概念/发展历程/中国政策支持/发展热点/相关会议
  • 技术篇:人脸识别流程/人脸识别主要方法/人脸识别三大经典算法/常用的人脸数据库
  • 人才篇:学者概况/国外人才简介/国内人才简介
  • 应用篇:国内人脸识别领头企业/应用领域
  • 趋势篇:机器识别与人工识别相结合/3D人脸识别技术的广泛应用/基于深度学习的人脸识别技术的广泛应用/人脸图像数据库的实质提升

《人脸识别研究报告》摘要
自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。本研究报告对人脸识别这一课题进行了简单梳理,主要包括以下内容:

1.人脸识别概述
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。报告首先介绍了人脸识别区别于其他生物特征识别方法的五项优势,包括非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性等;其次我们对人脸识别技术的发展历程进行梳理;接下来,报告介绍了当代中国政府对人脸识别技术发展的相关政策支持,这是人脸识别技术在我国得以蓬勃发展的有利宏观背景;第四,通过对遗忘人脸识别领域论文的挖掘,我们总结出人脸识别领域的研究热点;最后,我们介绍了与人脸识别相关的国际著名会议,以帮助读者更好获取人脸识别热点渠道。

2.人脸识别技术原理
研究首先介绍了人脸识别的五大技术流程,包括人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别;其次,研究介绍了目前人脸识别的主要方法,包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法和其他综合方法;第三,我们介绍了人脸识别的三大经典算法,分别为特征脸法、局部二值模式和Fisherface,并简要概括了关于这三大经典算法的经典论文,供读者有更好的了解。最后,随着人脸识别技术的发展,不同的研究机构发展出了不同的人脸数据库,研究列出其中部分供读者参考和探索。

3.人脸识别领域人才介绍
基于AMiner大数据,对超级计算机领域专家进行深入挖掘和介绍。包括顶尖学者的全球与中国分布、迁徙概况、h-index分析,并依据AMiner评价体系,在世界层面选择瞩目的六位学者与中国两个层面上的五位出色学者进行详细介绍。

4.人脸识别技术应用领域
我们首先对国内人脸识别的三大领头企业进行介绍,包括商汤科技、云从科技、旷视科技。其次,人脸识别技术应用广泛,在公共安全、信息安全、政府职能等多个领域都有所涉及,研究重点介绍了人脸识别技术在门禁、市场营销和商业银行中的重点应用。随着人脸识别技术的发展,相信其将会迎来更加广泛、深入的发展空间。

5.人脸识别技术发展趋势预测
人脸识别技术无论是在科学领域还是工程领域、理论研究还是现实生活中,其应用十分广泛,有着极为广阔的发展前景。本文在结合当前应用的基础上,对人脸识别未来的发展趋势作出了四点相应的预测,机器识别与人工识别相结合、人脸识别技术的广泛应用、基于深度学习的人脸识别技术的广泛应用、人脸图像数据库的实质提升是目前超级计算机发展的热门趋势。





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