1、“.....来实现人脸定位，这种方法计算量相对较小，多用于实时检测。基于统计理论方法的检测主要是基于特征，用对大量弱分类器进行集成，获得个强分类器。人脸识别技术研究现状综述论文原稿。人脸识别流程和脸识别流程对比和人脸识别流程对比见图。脸识别流程人脸识别流程变换法等。滤波指通过均值滤波或中值滤波等方法，过滤掉图像采集时环境中电磁信号以及图像传输时产生的电磁干扰对图像的影响，其中，中值滤波使用最为普遍。人脸识别技术研究现状综述论文原稿。人脸识别流程和脸识别流程对比和人脸识别流程对比见图。脸识别流程人脸识别流程主要分为图像采集图像素材获取人脸检测特征提取和信息比对。人脸识别所需的图像素材人脸识别技术研究现状综述论文原稿的优化，以及多模型融合个方向上。相比于基于数据的人脸识别，人脸识别目前研究重点集中在人脸重建上，基于人脸数据的特征提取和分类方法还有较大的研究空间。此外......”。

2、“.....参考文献郑远攀，李广阳，李晔，深度学习在图像识别中的应用研究综述计算机工程与应用，王乔晨，吴振刚，人脸识别应用系统中的安全与隐私问题综述，新型工业化，张凯用时空注意力机制来融合全局时域信息和局部空间信息的模型，能够自动搜索有效区域。针对数据集，分别提出了种人脸反欺诈检测方法，其中没有提出新的模型，主要在的基础上针对多模态融合和训练策略进行了大量工作，在和的基础上进行了改进，使用流模块替代全局平均池化作为卷积网络的池化层和全连接层，模型研究两类。文献提出了种对人脸识别系统基于决策的黑盒攻击方法演化攻击，即给定攻击的目标函数，可以单独通过访问生成对抗样本，通过对局部几何图形进行建模以找到更好的搜索方向，并减小搜索空间的维度以进步提高效率，该方法成功攻击了真实环境下的人脸识别系统。文献发布了个目前最大的人脸识别反欺诈数据集，包含个主题......”。

3、“.....每组样本包括深从顶级会议看研究现状在人脸重建领域，人脸重建除篇研究通过语音重建人脸的论文为人脸重建外，其余论文均为人脸重建与生成。文献通过对数百万互联网视频的学习，设计并实现了个深度神经网络，实现了种基于说话者简短录音重建说话者人脸的方法。人脸重建研究中，文献基于进行人脸重建研究，其他人脸重建研究方法有从多视图图像进行人脸重建辅助定位。般用于疑犯追逃失踪人口搜寻等领域，以助于减少人工工作量，提高工作效率。人脸识别实际上是基于的算法，对输入图像中所有人脸与人脸数据底库进行匹配。图像采集主要分为两种普通摄像头进行图像采集使用专用摄像头进行图像深度信息采集。图像素材获取则是从摄像头采集的信息中心提取出图像或图像深度信息图像。如果采集的素材为图计算机工程与应用，鲁磊基于卷积神经网络的人脸识别方法研究。西安科技大学，卢子谦，陆哲明，沈冯立......”。

4、“.....。图像采集主要分为两种普通摄像头进行图像采集使用专用摄像头进行图像深度信息采集。图像素材获取则是从摄像头采集的信息中心提取出图像或图像深度信息图像。如果采集的素材为图像深度信息图像器进行了级联，实现了人脸反欺诈检测。总结本文对当前主流的人脸识别技术分类研究方法进行了介绍。根据会议论文可以看出，人脸识别依然是当前领域的研究重点。在基于人脸数据的人脸识别方面，技术已较为成熟，形成了套基于深度学习的人脸识别方法。在颠覆性技术出现前，人脸识别研究热点主要集中在基于训练数据的优化基于损失函数的优化，以及多模型融合个方向上。相反欺诈模型。文献提出了种的深度树模型，可以对未知分类进行人脸反欺诈检测，目前可以对种人脸欺诈类型进行识别，同时，作者提出了个新的人脸欺诈数据集通过对不同类型人脸欺诈数据训练集判别性特征的学习，提出了种具有较高泛化能力的人脸反欺诈检测模型......”。

5、“.....同时提出了个用时空注意力机制来融合全局时域信息人脸识别技术研究现状综述论文原稿深度信息图像，则需要进行配准。由于人脸识别中素材和深度素材通常由不同摄像头模组采集，故需对不同模组采集到的数据与深度数据进行对准，保证每个点的数据和深度数据可以对应，并且时间上为同时刻。配准具体分为时间配准和空间配准。时间配准保证使用的两个模组采集的图像数据在时间上是同步的。空间配准保证像素点与该像素点对应的深度数据能够对应。，属于分类问题应用场景主要有互联网买机票车票，医院挂号，政府惠民工程项目，以及各种证券开户电信开户互联网金融开户等等。人脸识别般称为，属于多分类问题。跟的两张照片比对最大的区别是次识别需要与集合所有样本进行比对，数据总量越大计算速度越慢，而总和超过万，就会出现多个相似结果......”。

6、“.....当前人脸识别方面，学界主要的研究重點是重建方面，对于基于的人脸识别特征提取特征比对尚无深入研究。人脸识别还有较多可供深入研究的内容。人脸反欺诈领域，大致可以分为如何伪造欺诈数据和如何基于欺诈数据进行反欺诈模型研究两类。文献提出了种对人脸识，则需要进行配准。由于人脸识别中素材和深度素材通常由不同摄像头模组采集，故需对不同模组采集到的数据与深度数据进行对准，保证每个点的数据和深度数据可以对应，并且时间上为同时刻。配准具体分为时间配准和空间配准。时间配准保证使用的两个模组采集的图像数据在时间上是同步的。空间配准保证像素点与该像素点对应的深度数据能够对应。人脸识别般称于基于数据的人脸识别，人脸识别目前研究重点集中在人脸重建上，基于人脸数据的特征提取和分类方法还有较大的研究空间。此外，人脸反欺诈也是将来的主要研究重点。参考文献郑远攀，李广阳......”。

7、“.....深度学习在图像识别中的应用研究综述计算机工程与应用，王乔晨，吴振刚，人脸识别应用系统中的安全与隐私问题综述，新型工业化，张凯兵，郑冬冬，景军锋，低分辨人脸识别综和局部空间信息的模型，能够自动搜索有效区域。针对数据集，分别提出了种人脸反欺诈检测方法，其中没有提出新的模型，主要在的基础上针对多模态融合和训练策略进行了大量工作，在和的基础上进行了改进，使用流模块替代全局平均池化作为卷积网络的池化层和全连接层，同时将从多模态数据中学习到的多个分系统基于决策的黑盒攻击方法演化攻击，即给定攻击的目标函数，可以单独通过访问生成对抗样本，通过对局部几何图形进行建模以找到更好的搜索方向，并减小搜索空间的维度以进步提高效率，该方法成功攻击了真实环境下的人脸识别系统。文献发布了个目前最大的人脸识别反欺诈数据集，包含个主题，共组样本，每组样本包括深度种图像......”。

8、“.....人脸重建除篇研究通过语音重建人脸的论文为人脸重建外，其余论文均为人脸重建与生成。文献通过对数百万互联网视频的学习，设计并实现了个深度神经网络，实现了种基于说话者简短录音重建说话者人脸的方法。人脸重建研究中，文献基于进行人脸重建研究，其他人脸重建研究方法有从多视图图像进行人脸重建人脸的分解框架单图像人要分为图像采集图像素材获取人脸检测特征提取和信息比对。人脸识别所需的图像素材通过普通摄像头获取，经过图像预处理后，即可作为素材进行使用。人脸图像的预处理的目的，是规范化图像质量，以提高人脸特征提取的准确度。常见的用于人脸图像预处理的操作有调整明暗裁剪滤波旋转等，可以使得采集到的图像能够更有利于对人脸图像进行特征提取。目前主要使用的图像预处理手段有调整通过普通摄像头获取，经过图像预处理后，即可作为素材进行使用。人脸图像的预处理的目的......”。

9、“.....以提高人脸特征提取的准确度。常见的用于人脸图像预处理的操作有调整明暗裁剪滤波旋转等，可以使得采集到的图像能够更有利于对人脸图像进行特征提取。肤色用于人脸检测时，主要采用高斯模型高斯混合模型在不同颜色空间中建立肤色模型，或使用非参数估计实现基于肤色的人脸，郑冬冬，景军锋，低分辨人脸识别综述计算机工程与应用，鲁磊基于卷积神经网络的人脸识别方法研究。西安科技大学，卢子谦，陆哲明，沈冯立，王总辉人脸反欺诈活体检测综述信息安全学报，。目前主要使用的图像预处理手段有调整灰度滤波尺寸归化等。调整灰度指通过调整图像灰度，来平滑处理由于地点设备光照等方面因素导致的差异，常用方法有平均值法直方图变换法幂次变换法对同时将从多模态数据中学习到的多个分类器进行了级联，实现了人脸反欺诈检测。总结本文对当前主流的人脸识别技术分类研究方法进行了介绍。根据会议论文可以看出......”。