基于深度学习的视频人脸识别方法
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人脸识别技术已经成为了人工智能领域的研究热点。
基于深度学习的人脸识别方法以其高精度、高效率的特点，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在全面梳理和总结基于深度学习的人脸识别方法的研究现状、主要技术、应用领域及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术自诞生以来，经历了从传统的手工特征提取方法到基于深度学习方法的演变。
早期的人脸识别主要依靠人工设计的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
随着深度学习技术的崛起，卷积神经网络（CNN）等人脸识别算法得到了广泛应用。
三、基于深度学习的人脸识别方法（一）深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）DCNN是目前应用最广泛的人脸识别方法之一。
通过训练大量的数据，DCNN可以自动学习和提取人脸特征，从而提高识别的准确性。
同时，DCNN具有较好的泛化能力，可以应对不同的人脸表情、光照、姿态等变化。
（二）深度学习与特征融合在人脸识别中，特征提取是关键的一步。
通过将深度学习与其他特征提取方法相结合，如基于局部二值模式（LBP）的特征提取方法，可以进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，多模态特征融合技术也可以提高人脸识别的性能。
（三）基于深度学习的无约束人脸识别无约束人脸识别是近年来研究的热点。
由于实际应用中的人脸图像往往存在光照、姿态、表情等变化，因此基于深度学习的无约束人脸识别技术显得尤为重要。
该技术通过训练大量的无约束人脸数据，使得模型能够适应各种复杂的人脸变化。
四、主要技术应用领域（一）安防领域基于深度学习的人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
例如，公安系统可以通过该技术对犯罪嫌疑人进行快速检索和比对，提高破案效率。
此外，该技术还可以应用于门禁系统、监控系统等场景。
（二）金融领域在金融领域，基于深度学习的人脸识别技术可以用于身份验证、支付等方面。
基于深度学习的视频人脸识别方法
基于深度学习的视频人脸识别方法基于深度学习的视频人脸识别方法一、引言近年来，随着计算机技术和人工智能的快速发展，视频人脸识别技术得到了广泛应用，并在安防、社交媒体、人机交互等领域取得了显著的进展。
传统的人脸识别方法在静态图像上的应用较为广泛，而在视频场景中的人脸识别面临着更多挑战，例如姿态变化、光照变化、表情变化、遮挡等问题。
为了解决这些问题，基于深度学习的视频人脸识别方法应运而生。
本文将介绍基于深度学习的视频人脸识别方法的原理及其应用。
二、基于深度学习的视频人脸识别方法原理1. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种模拟人脑视觉处理机制的神经网络，它通过卷积操作和池化操作来提取图像的特征。
在视频人脸识别中，CNN可以在时间和空间上对视频进行处理，提取出人脸在视频中的特征。
2. 时空卷积神经网络时空卷积神经网络（3D Convolutional Neural Networks，3D CNN）是在传统的卷积神经网络的基础上进行拓展的。
它通过在时间维度上应用卷积操作，可以对视频的时序信息进行建模，进一步提取出视频中的特征。
3. 循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络。
在视频人脸识别中，RNN可以通过学习视频序列中的时序信息，实现对视频的特征提取和建模。
4. 长短期记忆网络长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络结构，能够解决RNN面临的梯度消失和梯度爆炸等问题。
在视频人脸识别中，LSTM可以对视频序列中的长期依赖关系进行建模，提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
三、基于深度学习的视频人脸识别方法应用1. 实时人脸识别基于深度学习的视频人脸识别方法可以实现实时的视频人脸识别。
通过对视频流中的每一帧进行处理，提取人脸特征并与数据库中的人脸特征进行匹配，实现对视频中的人脸进行识别和检测。
基于深度学习的人脸识别技术
基于深度学习的人脸识别技术一、背景介绍人脸识别技术是一种现代化的信息技术，它在安防、智能家居、金融等方面得到了广泛应用。
人脸识别技术的发展历程可以追溯到上个世纪六十年代。
随着计算机的发展和人工智能技术的进步，人脸识别技术也在不断发展。
而基于深度学习的人脸识别技术是当前最先进的人脸识别技术，具有更高的准确性和鲁棒性。
二、基本原理基于深度学习的人脸识别技术的核心是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
在人脸识别中，CNN主要实现了两个步骤：人脸检测和人脸识别。
1、人脸检测人脸检测是指在图像或视频流中，通过计算机算法和技术，自动或半自动地找出图像中包含的人脸并进行定位的过程。
在基于深度学习的人脸检测中，主要使用了区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network，R-CNN）和快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）等方法。
2、人脸识别人脸识别是将图像中的人脸进行比对和匹配，从而确定这张人脸的身份的过程。
在基于深度学习的人脸识别中，主要使用了卷积神经网络和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等方法。
三、应用场景基于深度学习的人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、智能家居等领域。
1、安防领域在安防领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现人员进出监控、黑名单管理、犯罪现场侦查等功能，具有高效、准确、实时、智能的特点。
2、金融领域在金融领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现账户认证、开户、支付等功能，具有高安全性、高便捷性的特点。
3、智能家居领域在智能家居领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现人脸门禁、智能家电控制等功能，具有高度个性化、智能化和便捷性的特点。
四、发展前景基于深度学习的人脸识别技术在未来的发展中具有广阔的前景。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于深度学习的人脸识别技术可以更好地满足实际场景的需求，并不断提高其准确性和鲁棒性。
基于CNN的视频人脸识别
基于CNN的视频人脸识别一、背景介绍随着人工智能的飞速发展，视频人脸识别技术已经开始得到广泛应用。
随着摄像头的普及，各种监控系统的需求也日益增加，其中大部分需要对人脸进行识别和跟踪。
而传统的人脸识别方法存在着较大的限制，难以满足日益增长的需求。
因此，基于卷积神经网络（CNN）的视频人脸识别技术应运而生，该技术利用深度学习算法，可以大大提高人脸识别的准确率和速度。
二、基于CNN的视频人脸识别原理1.卷积神经网络的结构卷积神经网络是一种由多个卷积层、池化层和全连接层组成的神经网络，其中每一层都有一定数量的卷积核，用于提取不同层次的特征，同时通过池化层对特征图进行降维处理，在全连接层将提取的特征进行分类。
2.视频人脸识别的流程首先需要对视频进行预处理，提取其中的人脸图像。
然后通过建立的CNN模型进行特征提取和分类，最终实现对人脸识别的目的。
3.基于CNN的视频人脸识别优势基于CNN的视频人脸识别技术具有以下优势：（1）对光照、遮挡、姿态等因素具有较强的鲁棒性。
（2）大量的数据集可以加速CNN网络的训练和优化，提高识别准确率。
（3）具有较高的识别速度，可以应对大规模监控场景的需求。
（4）CNN算法的结构灵活多变，可以根据实际需求进行调整和优化。
三、基于CNN的视频人脸识别应用场景1.公共场所人脸识别基于CNN的视频人脸识别技术可以应用在各类公共场所的人流监控中，如机场、商场、地铁站、车站等。
通过对这些场所的人脸数据进行采集和分析，可以实现对目标人员的多角度跟踪和识别，有效维护公共安全和治安秩序。
2.智能家居人脸识别基于CNN的视频人脸识别技术也可以应用在智能家居领域，实现家庭成员的自动门禁和区域权限控制。
通过将人脸数据与家庭成员信息进行关联，在不需要再次输入密码的情况下，实现智能门禁和自动化管理的便利性。
3.金融行业人脸识别在金融行业，基于CNN的视频人脸识别技术也有广泛应用，主要是通过对银行柜台、ATM机等进行设备的升级和替换，在提供更高速、更准确的客户身份认证的同时，还可以防止客户信息的泄露，实现银行业务的安全和高效。
《基于深度学习的人脸识别算法及在树莓派上的实现》
《基于深度学习的人脸识别算法及在树莓派上的实现》一、引言随着科技的飞速发展，人工智能技术已经渗透到人们生活的方方面面。
其中，人脸识别技术作为人工智能的重要应用之一，在安全监控、身份认证、智能家居等领域得到了广泛应用。
本文将介绍基于深度学习的人脸识别算法，并探讨其在树莓派上的实现方法。
二、深度学习人脸识别算法概述1. 算法原理深度学习人脸识别算法主要通过构建深度神经网络，从大量的人脸数据中学习和提取特征，进而实现人脸的识别和分类。
该算法通过不断调整网络参数，使网络能够自动学习和提取人脸的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小、位置等信息。
这些特征可以有效地表示人脸的形态和结构，从而提高识别的准确性和稳定性。
2. 常用算法目前，常用的人脸识别算法包括卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）等。
这些算法在人脸识别任务中取得了显著的成果，可以有效地处理大规模的人脸数据，实现高精度的识别。
三、在树莓派上的实现1. 硬件环境树莓派是一款基于ARM架构的微型计算机，具有体积小、功耗低、价格便宜等优点。
在实现人脸识别系统时，我们需要将树莓派与摄像头等设备连接起来，以获取人脸图像数据。
此外，为了保障系统的稳定性和性能，我们还需要为树莓派配备适当的存储设备和电源等。
2. 软件环境在软件方面，我们需要安装操作系统、深度学习框架等软件。
常用的操作系统包括Raspbian等，而深度学习框架则可以选择TensorFlow、PyTorch等。
此外，我们还需要安装一些辅助软件，如图像处理库、Python编程环境等。
3. 实现步骤（1）数据准备：收集大量的人脸数据，并进行预处理和标注。
这些数据将用于训练和测试人脸识别算法。
（2）模型训练：使用深度学习框架构建神经网络模型，并使用准备好的数据进行训练。
在训练过程中，我们需要不断调整网络参数，以优化模型的性能。
（3）模型测试：使用测试数据对训练好的模型进行测试，评估模型的准确性和稳定性。
基于深度学习的人脸识别算法实现及优化
基于深度学习的人脸识别算法实现及优化近年来，随着科技的快速发展，人脸识别技术也随之不断进步。
基于深度学习的人脸识别算法是其中的一种高效且准确的识别方式，该算法可以在不同的场景中实现人脸识别功能。
一、人脸识别算法介绍人脸识别算法是一种将图像中的人脸进行识别和比对的技术。
该技术可以用于安全监控、智能门禁、人脸支付等场景。
人脸识别算法通常包括以下几个步骤：1、人脸检测：从图像中检测出人脸，并将其框选出来，称为目标区域。
2、特征提取：通过对目标区域的图像进行处理，提取出其中的特征向量。
3、特征匹配：将提取出的特征向量与数据库中预存储的特征向量进行比对。
4、判断结果：根据比对结果，判断该人脸是否在数据库中存在匹配项，如果存在，则完成人脸识别。
二、基于深度学习的人脸识别算法基于深度学习的人脸识别算法是一种高效且准确的人脸识别技术。
它采用卷积神经网络（CNN）模型进行人脸检测和特征提取，通过学习大量的数据集获得更高的识别准确率。
在人脸检测阶段，基于深度学习的算法使用了多层卷积神经网络模型对图像进行识别。
其中，第一层卷积神经网络用于检测图像中的人脸位置，之后通过较浅的网络进行特征提取，随后送入具有较多全连接层的网络中进行分类。
该算法可以通过训练大量数据集得到更高的检测准确率，同时满足更复杂的场景需求。
在特征提取阶段，基于深度学习的算法使用了深度卷积神经网络模型进行特征提取。
该模型会对图像的每个像素进行处理，提取出每个像素所代表的信息，根据这些信息生成一个特征向量，该向量可以用来区分不同的人脸。
最后，在特征匹配阶段，采用欧氏距离和余弦向量相似度等算法进行人脸匹配，比对特征向量获得最终的匹配结果。
三、基于深度学习的人脸识别算法实现实现基于深度学习的人脸识别算法，需要采用合适的开发平台和工具，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。
以下以TensorFlow平台为例，介绍基于深度学习的人脸识别算法的实现方法：1、数据处理：建立数据集并对其进行处理，例如：处理人脸的大小和位置，检测人脸并将其标记。
基于深度学习的视频人脸检测与识别技术
基于深度学习的视频人脸检测与识别技术近年来，随着人工智能技术的不断发展和普及，人脸识别技术在生活中的应用越来越广泛。
而在人脸识别技术中，人脸检测模块起到了关键的作用。
基于深度学习的视频人脸检测与识别技术，是目前最先进的应用之一，具有识别准确度高、效率高等优点。
一、人脸检测技术的介绍人脸检测技术是指通过图像处理技术和模式识别算法，来自动识别图像中是否存在人脸的技术。
早期的人脸检测技术主要是基于人工特征的设计，需要人工提取人脸的一些特征，如眉毛、眼睛、鼻子等，来判断是否为人脸。
但该方法准确率不高，而且需要大量的人工干预。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸检测和识别技术得到了广泛关注和研究。
基于深度学习的人脸检测和识别技术，通过建立深度神经网络来进行特征提取和匹配，大大提高了人脸检测的准确率和效率。
二、基于深度学习的人脸检测与识别技术的原理基于深度学习的人脸检测与识别技术，主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）实现。
CNN是一种可以对图像数据进行处理的神经网络结构，可以通过训练来自动学习到特征和模式，提高识别准确率。
该技术主要分为以下几个步骤：1.图像预处理：将图像进行预处理，去除噪声和变换，提高后续处理的效果。
2.建立卷积神经网络：使用深度学习框架，根据数据集训练具有自我学习能力的卷积神经网络，识别人脸的特征点。
3.人脸检测：在建立好的卷积神经网络的基础上，对需要进行人脸检测的图像进行处理，对图像中的人脸进行识别和定位。
4.人脸识别：根据人脸检测的结果，提取关键信息进行模式匹配，来实现对人脸的识别。
基于深度学习的人脸检测与识别技术，相较于传统的人脸检测技术，可以实现对光线、角度、表情等各种情况下的人脸进行识别，而且准确率和效率都比传统技术更好。
三、基于深度学习的人脸检测与识别技术的应用基于深度学习的人脸检测与识别技术，应用范围非常广泛。
主要应用于以下领域：1.安防领域：目前，很多的安防系统都采用了人脸识别技术。
基于深度学习的视频人脸识别方法
基于深度学习的视频人脸识别方法基于深度学习的视频人脸识别方法人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的过程。
近年来，随着深度学习的迅猛发展，基于深度学习的人脸识别方法得到了广泛应用。
相比传统的人脸识别方法，基于深度学习的人脸识别方法具有更高的准确率和鲁棒性。
本文将介绍基于深度学习的视频人脸识别方法的原理、流程以及应用领域。
1. 基本原理基于深度学习的视频人脸识别方法主要通过学习大量的人脸图像数据来构建一个深度神经网络模型，并通过该模型对输入视频中的人脸进行识别。
该方法的核心是利用深度神经网络自动提取人脸图像的特征表示，从而实现对人脸的识别和认证。
2. 方法流程基于深度学习的视频人脸识别方法的流程一般包括以下几个步骤：2.1 数据采集与预处理首先，需要从视频数据集中采集人脸数据，并进行预处理。
预处理的过程包括图像去噪、人脸检测和对齐等步骤，以确保后续人脸识别的准确性。
2.2 特征提取与表达学习通过深度神经网络提取人脸图像的特征表示，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些模型通过逐层的卷积操作和非线性激活函数，实现对人脸图像的特征提取和表达学习。
2.3 特征匹配与识别利用特征匹配算法，计算输入视频中人脸特征与数据库中已存储的人脸特征之间的相似度，从而识别人脸的身份。
常用的特征匹配算法包括欧氏距离、余弦相似性等。
3. 应用领域基于深度学习的视频人脸识别方法在多个领域都有广泛的应用。
3.1 安防领域在安防领域，视频人脸识别可以被用于监控摄像头中的人员识别和追踪。
通过将人脸数据库与监控视频进行实时匹配，可以实现对可疑人员的及时报警和追踪。
3.2 社交娱乐领域在社交娱乐领域，视频人脸识别可以被应用于人脸表情识别和虚拟现实游戏中。
通过分析用户的表情和动作，可以提供更加智能和互动的虚拟现实体验。
3.3 金融领域在金融领域，视频人脸识别可以用于身份认证和金融交易的安全验证。
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硕士学位论文基于深度学习的视频人脸识别方法THE VIDEO FACE RECOGNITION METHOD BASED ON THE DEEPLEARNING由清圳哈尔滨工业大学2012年12月国内图书分类号：TP391.9 学校代码：10213国际图书分类号：621.3 密级：公开硕士学位论文基于深度学习的视频人脸识别方法硕士研究生：由清圳导师：丁宇新副教授申请学位：工程硕士学科、专业：计算机技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2012年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index: TP391.9U.D.C: 621.3Thesis for the Master Degree of EngineeringTHE VIDEO FACE RECOGNITIONMETHOD BASED ON THE DEEPLEARNINGCandidate：Qingzhen YouSupervisor：Associate Prof. Yuxin Ding Academic Degree Applied for：Master of Engineering Speciality：Computer Technology Affiliation：Shenzhen Graduate School Date of Defence：December , 2012Degree-Conferring-Institution：Harbin Institute of Technology摘要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。
基于深度学习模型的人脸识别部分是整个系统的重点，这一部分主要有两方面的意义：一，经历了视频人脸的检测部分之后，虽然视频人脸集合中人脸的纯度有了很大的提升，但是依然会存在一些杂质，因此必须通过识别模块来进一步的过滤掉人脸集合中的杂质；二，通过视频所得到的帧文件中，经常会出现多张人脸同时出现的情况，在这种情况下，视频人脸的检测部分是无法将说话者与人脸进行对应的，必须通过识别模块才能区分出一个帧中的多个人脸。
基于深度学习模型的人脸识别部分主要包含三个模块：数据预处理模块、深度学习模块和识别模块。
数据预处理模块主要由数据整合和构造数据立方体两个部分组成。
深度学习模块通过两个具体过程来实现：RBM调节和深度模型的反馈微调。
RBM的调节过程是自下而上的各个层间的调节过程，以这种方式来初始化整个深度模型的系统权值，而深度模型的反馈微调，首先进行自下而上的识别模型转换，然后再进行自上而下的生成模型转换，最后通过不同层次之间的不断调节，使生成模型可以重构出具有较低误差的原样本，这样就得到了此样本的本质特征，即深度模型的最高抽象表示形式。
经过深度学习模型的处理，可以得到降维之后的样本特征，在此基础上运用识别模块，本文中所采用的识别方法是人工神经网络的识别方法。
关键词：人脸检测；肤色模型；深度学习；识别模型；生成模型；人工神经网络AbstractThe basic design idea of the video face identification and detection methods is: after the video files and their subtitles and scripts are given, it can automatically detect and identify the characters in the video, does not require any training samples. Video face recognition and detection method mainly consists of four parts: subtitles and screenplay fusion part, face detection portion, the sample set automatically generated part and face recognition part based on deep learning. This paper introduces depth learning algorithm into the video face recognition, there are two aspects' important significance. The one hand, the video face recognition algorithms has certain anti-jamming capability, and can guarantee the real-time, the experiments and analysis show that the depth learning algorithm with these requirements; On the other hand, from the point of view of the characteristics of depth learning algorithm, the biggest drawback of depth learning algorithm is that depth model requires a large number of samples, which largely limits the application of the depth learning algorithm. However, this designed video-based face detection module in this paper can easily generate tens of thousands, hundreds of thousands of samples to meet the large sample set requirements of the depth learning algorithm.The face recognition part based on the depth learning model is the core of the entire system. The significance of this part consist of two aspects: first, after the video face detection part, although the purity of the human face in the video face collection has been greatly improved, but still there are some impurities, therefore the recognition module must be used to further filter out the impurities in the collection of human face; second, through the frame files obtained from the video, at the same time more than one face occur is possible, and in this case, video face detection section cannot handle the speaker corresponding to the face, the identification module must be used to distinguish more than one face in one frame.The face recognition part based on depth learning model mainly consists of three modules: data preprocessing module, depth learning modules, and recognition module. Data preprocessing module mainly consist of the data integration and structure data two parts. Depth learning module consists of two parts: RBM regulation and feedback fine-tuning of the depth model. The adjustment process of RBM is the adjustment process between the respective layers of the bottom-up, in this way to initialize the weights of the entire depth model system. The feedback fine tuning of the Depth model, firstly, the bottom-up recognition model conversion, then the top-down generation model conversion, and finally through the continuous adjustment between the differentlevels, the generated model can reconstruct the original sample which has a lower error. This essential characteristics of this sample are gotten, sp is the maximum abstract representation layer of the depth model. After the treatment of deep learning model, the characteristics of the samples after dimensionality reduction can be gotten, and then the identification module is used. This paper uses the artificial neural network method to do the Identification.Keywords: face detection, skin color model, deep learning, recognition model, generated model, artificial neural networks目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题来源 (1)1.2 本课题研究的目的及意义 (1)1.3 国内外研究现状 (2)1.3.1 基于统计的方法 (3)1.3.2 基于几何特征的方法 (3)1.3.3 人工神经网络的方法 (4)1.4 本文主要研究内容 (5)第2章视频人脸检测识别方法研究概述 (6)2.1 人脸检测Adaboost算法概述 (6)2.2 深度学习概述 (7)2.2.1 深度学习基础理论 (8)2.2.2 深度学习设计模型 (10)2.3 人脸识别算法概述 (11)2.3.1 BP神经网络 (11)2.3.2 支持向量机 (13)2.4 本章小结 (14)第3章基于深度学习的人脸识别算法 (15)3.1 数据整合 (16)3.2 构造数据立方体 (16)3.3 调节RBM (17)3.4 深度模型的反馈微调 (19)3.5 本章小结 (20)第4章深度学习实验与分析 (21)4.1 深度学习模型的训练 (21)4.1.1 RBM 训练的实验与分析 (21)4.1.2 深度学习反馈微调的实验和分析 (22)4.2 深度学习模型的构造和选取 (23)4.3 PCA算法和深度学习对比的实验与分析 (29)4.3.1 PCA算法基础理论 (29)4.3.2 PCA与深度学习的实验分析 (30)4.3.3 PCA 与深度学习的对比分析 (32)4.4 基于深度学习的BP识别算法的性能分析 (35)4.4.1 失衡训练集对BP识别效果影响的实验与分析 (35)4.4.2 BP识别算法过拟合现象的实验与分析 (39)4.5 本章小结 (41)第5章视频人脸检测识别系统 (42)5.1 人脸检测模块 (43)5.1.1 肤色模型人脸过滤 (44)5.1.2 唇色模型人脸过滤 (44)5.2 样本集自动生成模块 (45)5.2.1 数据采集 (45)5.2.2 数据预处理 (46)5.3 说话者识别模块 (46)5.4 本章小结 (47)结论 (48)参考文献 (49)攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 (53)哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用授权说明 (54)致谢 (55)第1章绪论1.1课题来源本课题来自于对深度学习的研究和实验室视频人物标注项目。