最新《端到端人脸识别》2020综述论文，44页pdf371篇文献

The Elements of End-to-end Deep Face Recognition: A Survey of Recent Advances

人脸识别是计算机视觉领域中最基本、最长期存在的研究课题之一。随着深度卷积神经网络和大规模数据集的发展，深度人脸识别取得了显著的进展，并在实际应用中得到了广泛的应用。以自然图像或视频帧作为输入，端到端深度人脸识别系统输出人脸特征进行识别。为了实现这一目标，整个系统通常由三个关键要素构建:人脸检测、人脸预处理和人脸表示。人脸检测在图像或帧中定位人脸。然后，对人脸进行预处理，将人脸标定为标准视图，并将其裁剪为标准化像素大小。最后，在人脸表示阶段，从预处理后的人脸中提取识别特征进行识别。深度卷积神经网络满足了这三个要素。摘要随着深度学习技术的蓬勃发展，端到端深度人脸识别技术的能力得到了极大的提高，本文对端到端深度人脸识别技术中各个方面的最新进展进行了综述。首先，我们介绍端到端深度人脸识别的概述，如前所述，它包括人脸检测、人脸预处理和人脸表示。然后，我们分别回顾了基于深度学习的每个元素的进展，包括许多方面，如最新的算法设计、评估指标、数据集、性能比较、存在的挑战和未来的研究方向。我们希望这一调查可以为我们更好地理解端到端人脸识别的大图和更系统的探索带来有益的想法。

https://arxiv.org/abs/2009.13290

• 人脸检测代表性方法

• 人脸预处理方法

  
  

• 人脸识别方法

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